你无法想象AI智能有多强大，在AI流行的时代，各行各业即将推出或已经推出了相对应的智能AI工具以方便提供工作的效率！只是我们每天所接触的信息有限，很多东西都已经超出了你的认知，所以只有不断的学习了解，才会与时俱进，跟上时代变化的步伐！
今天给大家介绍一款AI修图软件DragGAN,只需要将图片位置拖拽，在不改变原有图片内容的基础上，AI便能自动生成新角度的图片，你可以通过DragGAN，拖动图像的任意点，精确控制像素的位置对图像进行变形，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。GAN 的生成图像流形，即使对于具有挑战性的场景，例如幻觉遮挡内容和始终遵循对象刚度的变形形状，它们也倾向于产生逼真的输出。定性和定量比较都证明了 DragGAN 在图像处理和点跟踪任务中优于先前方法的优势，当然功能不仅限于此。无论你是动画工作者还是其他图片处理的工作，都能给您带来意想不到的便携。DragGAN的开源代码将会在6月分左右放出来，可以关注一下，软件操作效果具体请参考以下视频展示：
原图与目标图片效果展示如下
合成满足用户需求的视觉内容往往需要对生成对象的姿势、形状、表情和布局进行灵活和精确的控制。现有方法通过手动注释的训练数据或先前的 3D 模型获得生成对抗网络 (GAN) 的可控性，这通常缺乏灵活性、精确性和通用性。在这项工作中，我们研究了一种强大但探索较少的控制 GAN 的方法，即以用户交互的方式“拖动”图像的任何点以精确到达目标点，如图 1 所示。为了实现这一点，我们提出了 DragGAN，它由两个主要组件组成，包括：1）基于特征的运动监督，驱动手柄点向目标位置移动，2) 一种新的点跟踪方法，它利用 GAN 的判别特征来保持手柄点位置的本地化。通过 DragGAN，任何人都可以通过精确控制像素的位置对图像进行变形，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。GAN 的生成图像流形，即使对于具有挑战性的场景，例如幻觉遮挡内容和始终遵循对象刚度的变形形状，它们也倾向于产生逼真的输出。定性和定量比较都证明了 DragGAN 在图像处理和点跟踪任务中优于先前方法的优势。我们还展示了通过 GAN 反演对真实图像的处理。
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