OpenGVLab/DragGAN
DragGAN
DragGAN est un éditeur et manipulateur d'images génératives interactif qui permet aux utilisateurs de remodeler la sortie visuelle en déplaçant des points de contrôle sur une variété de réseaux génératifs. Il fonctionne comme un outil d'édition d'image basée sur des points, mappant les déplacements de coordonnées définis par l'utilisateur vers l'espace latent d'un modèle génératif pour déformer les images.
Le système inclut un outil d'inversion d'image générative qui convertit les photographies réelles en représentations latentes. Ce processus permet la manipulation interactive de contenu non généré en amenant des images du monde réel dans un format compatible pour le réseau antagoniste génératif.
Le projet couvre une large surface de capacités, y compris l'inversion image-vers-latent, le suivi de points différentiable et l'optimisation par descente de gradient itérative. Ces composants travaillent ensemble pour traduire les mouvements de poignées graphiques en modifications visuelles précises tout en contraignant la sortie à une distribution d'images réalistes.
Features
- Latent Space Image Manipulations - Allows users to reshape images by dragging handle points that deform the generative network manifold.
- Latent Space Manipulations - Maps 2D interactive coordinate shifts to specific modifications within the model's latent space.
- Interactive GAN Editors - Implements an interactive system where users move handles to control and deform the underlying generative network.
- Interactive Manifold Editors - Provides a tool for manipulating generative images by dragging points to reshape the output on a generative manifold.
- Point Tracking - Implements differentiable point tracking to map pixel movements to latent space gradients for image deformation.
- GAN Inversion - Converts user-provided real-world images into a GAN latent representation for point-based interactive manipulation.
- Real Image Inversion - Provides tools to invert real photographs into GAN latent codes, enabling interactive editing of non-generated images.
- Iterative Image Optimizers - Employs iterative gradient descent to refine latent vectors and minimize the distance between current and target handle points.
- Generative Adversarial Networks - Utilizes a pre-trained Generative Adversarial Network to ensure image modifications remain within a realistic data distribution.
- Point-Based Manipulation - Provides interactive point-drag controls that drive latent optimization to deform images naturally.
- Generative Visual Art - Enables precise guidance of generative AI output through an interactive graphical point-based interface.
- Image Generation - Provides a graphical interface with handle points to interactively guide and control the generative process.
