DragGAN

DragGAN官网,通过拖拽就能实现精准P图

DragGAN简介

来自马克斯・普朗克计算机科学研究所、MIT CSAIL 和谷歌的研究者们研究了一种控制 GAN 的新方法 DragGAN，能够让用户以交互的方式「拖动」图像的任何点精确到达目标点。

github项目地址(代码下载)： 

https://github.com/XingangPan/DragGAN

项目地址

• Zeqiang-Lai/DragGAN: 相关代码模型，支持本地部署，Colab在线体验。
• OpenGVLab/InternGPT: 可以免费在线体验

在线体验 #

InternGPT Google Colab CodewithGPU

项目主页：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/

论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.10973

DragGAN允许用户通过简单地在图像上点击并拖动点来进行编辑。这种编辑方式非常直观，用户可以直接在图像上定义一对（句柄点，目标点），并驱动句柄点到达其对应的目标点。这种方法基于预训练的生成对抗网络（GAN）来生成图像，这些图像不仅精确地遵循用户的输入，而且还保持在真实图像的流形上。「拖拽」就能实现精准P图的DragGAN

这个名叫DragGAN的模型，本质上是为各种GAN开发的一种交互式图像操作方法论文以StyleGAN2架构为基础，实现了点点鼠标、拽一拽关键点就能P图的效果。