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公眾號【陌魚社區(qū)】獲取DragGAN安裝包

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合成滿足用戶需求的視覺內容通常需要對生成對象的姿勢、形狀、表情和布局進行靈活而精確的控制?，F(xiàn)有方法通過手動注釋的訓練數(shù)據或先前的 3D 模型來獲得生成對抗網絡 (GAN) 的可控性，但這些方法通常缺乏靈活性、精確性和通用性。在這項工作中，我們研究了一種強大但較少探索的控制 GAN 的方法，即以用戶交互的方式“拖動”圖像的任意點以精確到達目標點，如圖 1 所示。為了實現(xiàn)這一目標，我們提出了 DragGAN，它由兩個主要組件組成，包括：1）基于特征的運動監(jiān)督，驅動手柄點向目標位置移動，2）一種新的點跟蹤方法，利用判別性 GAN 特征來持續(xù)定位手柄點的位置。通過 DragGAN，任何人都可以通過精確控制像素的去向來使圖像變形，從而操縱不同類別（例如動物、汽車、人類、風景等）的姿勢、形狀、表情和布局。由于 GAN 的生成圖像流形，即使在具有挑戰(zhàn)性的場景中，它們也傾向于產生逼真的輸出，例如幻覺被遮擋的內容和始終遵循對象剛性的變形形狀。定性和定量比較都證明了 DragGAN 在圖像處理和點跟蹤任務中相對于現(xiàn)有方法的優(yōu)勢。我們還展示了通過 GAN 反轉對真實圖像進行操作。