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Drag GAN 论文浅读_draggan
作者：AllinToyou | 2024-04-01 09:51:34
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draggan
此论文为研究论文，入选 SIGGRAPH 2023（SIGGRAPH是计算机图像界最顶级会议）。
一作：潘新刚 现马克斯・普朗克计算机科学研究所博士后
论文：[2305.10973] Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold (arxiv.org)代码（据说6月开源）：https://github.com/XingangPan/DragGAN
效果图：
相比于更易掌控的扩散模型，GAN通过单个向前传递生成图像，因此是更高效的。
为提高更加准确、灵活、通用的交互式图像处理工具，本文提出Drag GAN（高效交互、实时编辑、多次改变图像，不依赖于额外网络），其有两部分组成：
1）一种基于特征的运动监督，它驱动图像中的操纵点向目
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