DragGAN

DragGAN 最新版

AI修图工具快速调整照片主体

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更新日期:2023-05-25 分类标签: 语言:中文 平台:

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DragGAN是由Max Planck研究所开发的一种新的人工智能工具,它允许用户通过几个点击和拖动来真实地修改照片。根据一篇研究文章,它提供了两个主要组成部分:基于特征的运动监督和一种革命性的点追踪技术。

DragGAN允许用户交互地将图片中的点拖动到他们选择的目标位置。这种基于特征的运动监督使用户能够精确地移动处理点,完全控制图片修改过程。此外,点追踪技术确保在整个编辑过程中精确监测处理点。

DragGAN

DragGAN的功能超越了标准图片编辑软件的功能。它允许用户通过在多个对象类型之间启用不同的修改效果来完成超出简单像素操作的更改。例如,它可以重新生成底层项目,而不仅仅是扭曲它,甚至可以旋转3D图片。

虽然DragGAN现在只能作为演示版本使用,但它肯定引起了想要了解其能力的用户的想象力。它能够在几秒钟内实现逼真和交互式图片修改的能力,使其成为所有技能水平的用户的有前途的工具。

DragGAN是通过生成图像的3D模型来改变图片的,之后该模型可进行编辑。用户可以在不影响图像其余部分的情况下调整图像中物品的位置、形状、情感和布局。DragGAN首先使用卷积神经网络(CNN)从图像中提取特征。然后利用这些特征生成图像的3D表示。接着使用第二个CNN来修改3D模型。该CNN是使用已被人类修改过的图像数据集进行训练的。修改过的照片用于教导CNN如何修改3D模型。一旦训练完成,CNN就可以用于修改任何图片。

DragGAN

要使用DragGAN AI工具进行照片编辑,请按照以下步骤操作:

1.访问DragGAN网站(DragGAN.vip网站仍在开发中)。

2.上传您想要修改的图像。

3.拖动图像中的点到所需的位置。

4.放开点后,DragGAN将自动修改图像以匹配您的修改。

5.继续拖动点并根据需要调整图像。

6.编辑完成后,单击“保存”按钮以保存更新后的图像。

请注意:DragGAN.vip网站目前仍在开发中,该程序尚未准备好下载或使用。但是,知道研究团队已经取得进展并发布了一篇研究论文是令人振奋的。阅读研究论文将有助于您更好地了解DragGAN中使用的技术和策略。阅读研究论文还可以提供有关该软件可能应用和未来发展的见解。请留意DragGAN AI网站或其他官方来源的任何可用性新闻。

DragGAN AI编辑工具的特点包括:

1. 基于点的编辑:DragGAN允许用户通过在屏幕上拖动和放置点来直接更改图像。这可以实现比传统图片编辑软件更准确和逼真的调整。

2.3D模型集成:DragGAN通过生成图像的3D模型扩展了可能性。用户可以在保持逻辑和逼真的同时改变图像中物品的姿态、形状、情感和布局。

3.用户友好的界面:DragGAN承诺为经验丰富的编辑人员和AI图片编辑工具的新手提供简单直观的体验。该界面旨在简化编辑过程,使用户能够轻松实现他们想要的结果。

4.可能革命化的图像编辑:DragGAN具有独特的功能,有可能改变我们处理图片的方式。DragGAN通过将基于点的编辑和3D建模相结合,为用户提供了新的艺术表达路径。

DragGAN是一个功能强大的图像编辑工具,可以有多种用途。虽然它仍处于开发的早期阶段,但已经展示了巨大的潜力。以下是使用DragGAN可以实现的一些例子:

1.修改人或动物的姿势:DragGAN可以轻松地调整图像中人或动物的姿势。您可以更改它们的位置、角度和方向,以实现所需的或动态的姿势。

2.改变物体的形状或大小:DragGAN允许您修改图像中的物体。物体可以被拉伸、缩小或扭曲以产生新的比例或美学效果。

3.添加或删除图像中的物体:您可以使用DragGAN在图像中添加或删除物体。您可以添加新的元素到图像中,或删除不需要的元素,例如将背景中的人物消失不见。

4.更改图像的背景:DragGAN使更改图像背景变得简单。您可以将背景更改为不同的风景或区域,为您的照片提供全新的背景。

5.从头开始创建新的图像:DragGAN允许您从头开始创建新的图像。您可以使用其绘画工具创建自己的图像,或者使用拖拽和点选功能来编辑现有图像,直到满足您的需求。

6.创作艺术作品:DragGAN的3D建模和基于点的编辑功能可以帮助您创作出独特的艺术作品。您可以使用DragGAN的工具来实现您的想象力,创作出前所未有的艺术作品。

总之,DragGAN是一款非常有前途的工具,它将为用户提供更好、更直观、更自由的图像编辑体验。虽然该工具仍然处于早期开发阶段,但我们期待未来能看到更多的创新和发展。

参考链接

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

https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/data/paper.pdf

https://github.com/XingangPan/DragGAN

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