AI Image Generator | Canva vs Drag Your GAN

Transforma texto en imágenes impresionantes con los Generadores de Imágenes AI de Canva, incluyendo Magic Media™ y Dream Lab. Estas herramientas te permiten convertir rápidamente palabras y frases en imágenes únicas en varios estilos artísticos como Acuarela, Neón y Retrowave. Puedes personalizar las imágenes con diferentes relaciones de aspecto y editarlas usando las herramientas de edición fotográfica de Canva.

La plataforma soporta la creación de gráficos, íconos, stickers e ilustraciones adaptados a tu estilo o marca. La seguridad es una prioridad, con revisiones automáticas de contenido para evitar resultados inapropiados. Las herramientas AI de Canva están diseñadas para creadores de contenido, emprendedores y artistas para generar imágenes cautivadoras para presentaciones, redes sociales, branding y proyectos creativos.

Drag Your GAN te permite remodelar una imagen generada arrastrando puntos de control hacia ubicaciones específicas en el lienzo. En lugar de entrenar con datos de pose etiquetados o prerrequisitos 3D, DragGAN mueve píxeles dentro del espacio de imágenes de un GAN preentrenado para que las ediciones se mantengan fotorrealistas incluso cuando se generan regiones ocultas. La página del proyecto aloja el artículo de SIGGRAPH 2023, clips de demostración y enlaces al código abierto.

La mayoría de los editores de GAN dependen de anotaciones fijas de entrenamiento o mallas 3D, lo que limita lo que se puede deformar. DragGAN combina supervisión de movimiento basada en características con seguimiento discriminativo de puntos para que los puntos de control sigan tu cursor mientras permanecen en la superficie del objeto. Esto lo hace útil para ajustar poses de animales, expresiones faciales, ángulos de autos y disposiciones de paisajes sin necesidad de reentrenar el generador.

Investigadores, estudiantes de gráficos y ingenieros de visión por computadora lo usan para prototipar flujos de trabajo interactivos de edición de imágenes. La página del Instituto Max Planck distribuye el PDF del artículo y el repositorio de GitHub bajo una licencia Creative Commons no comercial, con detalles de contacto del autor principal.