DragGAN是个惊人的工具，它能通过用户交互式“拖拽”方式精准控制图像的姿态、形状、表情和布局。DragGAN不需手动标注训练

DragGAN是个惊人的工具，它能通过用户交互式“拖拽”方式精准控制图像的姿态、形状、表情和布局。DragGAN不需手动标注训练数据，普通人也能随意使用。DragGAN由基于特征的运动监督和新的点跟踪方法构成，可对动物、汽车、人物、风景等各种类别的图像进行操作。DragGAN在图像操纵和点跟踪任务上优于之前的方法。来源：s://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/

通过交互式精确变形图像的 DragGAN 刷屏

通过交互式精确变形图像的DragGAN刷屏#AI业界学界DragGAN可将图像中的任意部分精确"拖动"到目标位置，从而操纵动物、汽车、人类、风景等不同类别的姿势、形状、表情和布局。当给定想要移动的部分(操纵点)和想要移动到的位置(目标点)，AI就会驱动操纵点精确到达相应的目标点。用户也可以局部绘制(掩码)，使掩码以外的部分固定不变。#科技https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/

通过交互式精确变形图像的 DragGAN 刷屏 AI 业界学界

通过交互式精确变形图像的DragGAN刷屏AI业界学界DragGAN可将图像中的任意部分精确"拖动"到目标位置，从而操纵动物、汽车、人类、风景等不同类别的姿势、形状、表情和布局。当给定想要移动的部分(操纵点)和想要移动到的位置(目标点)，AI就会驱动操纵点精确到达相应的目标点。用户也可以局部绘制(掩码)，使掩码以外的部分固定不变。https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/频道：@TestFlightCN

通过交互式精确变形图像的 DragGAN 刷屏 #AI 业界学界

通过交互式精确变形图像的DragGAN刷屏#AI业界学界DragGAN可将图像中的任意部分精确"拖动"到目标位置，从而操纵动物、汽车、人类、风景等不同类别的姿势、形状、表情和布局。当给定想要移动的部分（操纵点）和想要移动到的位置（目标点），AI就会驱动操纵点精确到达相应的目标点。用户也可以局部绘制（掩码），使掩码以外的部分固定不变。#科技-inf.mpg.de/projects/DragGAN/㊙

还记得DragGAN吗？可以拖动锚点进行图像编辑，当时代码发布以后大家发现生成速度慢，而且不能自己自定义外部图片就没人理了。

还记得DragGAN吗？可以拖动锚点进行图像编辑，当时代码发布以后大家发现生成速度慢，而且不能自己自定义外部图片就没人理了。现在又有一个StableDrag，是基于Diffusion模型的，也可以完成类似的拖动锚点编辑图片的能力。如果真的跟演示的效果一样的话，那图片编辑就太方便了。论文简介：自DragGAN出现以来,基于点的图像编辑引起了显著的关注。最近,DragDiffusion通过将这种拖动技术适配到扩散模型中,进一步推进了生成质量。尽管取得了巨大成功,但这种拖动方案存在两个主要缺点:不准确的点跟踪和不完整的运动监督,这可能导致拖动效果不理想。为了解决这些问题,我们设计了一种判别式点跟踪方法和一种基于置信度的潜在增强策略,构建了一个稳定和精确的基于拖动的编辑框架,称为StableDrag。其中,判别式点跟踪方法允许我们精确定位更新的控制点,从而提高长距离操作的稳定性;而基于置信度的潜在增强策略则负责确保优化后的潜在表示在所有操作步骤中都尽可能保持高质量。得益于这些独特的设计,我们实现了两种类型的图像编辑模型:StableDrag-GAN和StableDrag-Diff。通过在DragBench上进行广泛的定性实验和定量评估,证明了这两种模型能够实现更稳定的拖动性能。项目地址：