Stability AI is a solution studio that creates and deploys complex problem-solving strategies using artificial intelligence and augmented reality. It is committed to using AI for humanity and encouraging the application of collective intelligence principles to generate novel ideas. Stability AI can assist you in locating the solutions you require, whether you are struggling with an issue that seems insurmountable or are just searching for a different angle. Stability AI is a valuable partner in overcoming the challenges of the present and constructing a better future thanks to its expertise in AI and dedication to using technology for the greater good.

La stabilité AI est un studio de solution qui crée et déploie des stratégies de résolution de problèmes complexes utilisant l'intelligence artificielle et la réalité augmentée. Il s'est engagé à utiliser l'IA pour l'humanité et à encourager l'application des principes de l'intelligence collective pour générer de nouvelles idées. La stabilité AI peut vous aider à localiser les solutions dont vous avez besoin, que vous ayez du mal avec un problème qui semble insurmontable ou que vous recherchez simplement un angle différent. La stabilité AI est un partenaire précieux pour surmonter les défis du présent et construire un avenir meilleur grâce à son expertise en IA et au dévouement à l'utilisation de la technologie pour le plus grand bien.

Stable Diffusion

The goal of the independent research lab Midjourney is to broaden human imagination by examining new thought-mediums. It tries to challenge preconceived notions of what is possible and stimulate fresh perspectives. Midjourney undertakes study across a range of disciplines, including art, science, technology, and more. Innovative concepts and fresh strategies can be investigated and created there. Midjourney might be the ideal destination for you if you're interested in cutting-edge research and stretching the boundaries of human comprehension.

L'objectif du laboratoire de recherche indépendant Midjourney est d'élargir l'imagination humaine en examinant de nouvelles médias de pensée. Il essaie de remettre en question les notions préconçues de ce qui est possible et de stimuler de nouvelles perspectives. MidJourney entreprend une étude dans une gamme de disciplines, notamment l'art, la science, la technologie, etc. Des concepts innovants et de nouvelles stratégies peuvent y être étudiés et créés. MidJourney pourrait être la destination idéale pour vous si vous êtes intéressé par la recherche de pointe et à étendre les limites de la compréhension humaine.

Midjourney

DALLE 2 is a piece of artificial intelligence that produces art and realistic images from descriptions given in natural language. It can analyse and interpret descriptions and produce corresponding images by combining machine learning algorithms and neural networks. This ground-breaking tool has the power to completely alter how we produce and appreciate art, opening up a world of exciting new opportunities for creators and artists.

Dalle 2 est une œuvre d'intelligence artificielle qui produit des images d'art et réalistes à partir de descriptions données en langage naturel. Il peut analyser et interpréter des descriptions et produire des images correspondantes en combinant des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones. Cet outil révolutionnaire a le pouvoir de modifier complètement la façon dont nous produisons et apprécions l'art, ouvrant un monde de nouvelles opportunités passionnantes pour les créateurs et les artistes.

Dall-E 2

In the realm of synthesizing visual content to meet users' needs, achieving precise control over pose, shape, expression, and layout of generated objects is essential. Traditional approaches to controlling generative adversarial networks (GANs) have relied on manual annotations during training or prior 3D models, often lacking the flexibility, precision, and versatility required for diverse applications.

In our research, we explore an innovative and relatively uncharted method for GAN control – the ability to "drag" specific image points to precisely reach user-defined target points in an interactive manner (as illustrated in Fig.1). This approach has led to the development of DragGAN, a novel framework comprising two core components:

Feature-Based Motion Supervision: This component guides handle points within the image toward their intended target positions through feature-based motion supervision.

Point Tracking: Leveraging discriminative GAN features, our new point tracking technique continuously localizes the position of handle points.

DragGAN empowers users to deform images with remarkable precision, enabling manipulation of the pose, shape, expression, and layout across diverse categories such as animals, cars, humans, landscapes, and more. These manipulations take place within the learned generative image manifold of a GAN, resulting in realistic outputs, even in complex scenarios like generating occluded content and deforming shapes while adhering to the object's rigidity.

Our comprehensive evaluations, encompassing both qualitative and quantitative comparisons, highlight DragGAN's superiority over existing methods in tasks related to image manipulation and point tracking. Additionally, we demonstrate its capabilities in manipulating real-world images through GAN inversion, showcasing its potential for various practical applications in the realm of visual content synthesis and control.

Dans le domaine de la synthèse de contenu visuel pour répondre aux besoins des utilisateurs, il est essentiel d'obtenir un contrôle précis sur la pose, la forme, l'expression et la disposition des objets générés. Les approches traditionnelles de contrôle des réseaux adverses génératifs (GAN) reposaient sur des annotations manuelles lors de la formation ou sur des modèles 3D préalables, manquant souvent de la flexibilité, de la précision et de la polyvalence requises pour diverses applications.

Dans notre recherche, nous explorons une méthode innovante et relativement inexplorée pour le contrôle du GAN : la possibilité de « faire glisser » des points d'image spécifiques pour atteindre avec précision des points cibles définis par l'utilisateur de manière interactive (comme illustré sur la figure 1). Cette approche a conduit au développement de DragGAN, un nouveau framework comprenant deux composants principaux :

Supervision de mouvement basée sur les fonctionnalités : ce composant guide les points de poignée dans l'image vers leurs positions cibles prévues grâce à une supervision de mouvement basée sur les fonctionnalités.

Suivi des points : tirant parti des fonctionnalités discriminantes du GAN, notre nouvelle technique de suivi des points localise en permanence la position des points de poignée.

DragGAN permet aux utilisateurs de déformer les images avec une précision remarquable, permettant ainsi la manipulation de la pose, de la forme, de l'expression et de la disposition dans diverses catégories telles que les animaux, les voitures, les humains, les paysages, etc. Ces manipulations ont lieu au sein de la variété d'images génératives apprises d'un GAN, ce qui donne des résultats réalistes, même dans des scénarios complexes tels que la génération de contenu occlus et la déformation de formes tout en adhérant à la rigidité de l'objet.

Nos évaluations complètes, comprenant des comparaisons qualitatives et quantitatives, mettent en évidence la supériorité de DragGAN sur les méthodes existantes dans les tâches liées à la manipulation d'images et au suivi de points. De plus, nous démontrons ses capacités à manipuler des images du monde réel via l'inversion GAN, démontrant ainsi son potentiel pour diverses applications pratiques dans le domaine de la synthèse et du contrôle de contenu visuel.

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