Diffusion Art vs Drag Your GAN

Diffusion Art convierte indicaciones de texto en obras de arte mediante modelos de difusión gratuitos y premium que ejecutas desde el navegador. Escribes una descripción, presionas generar y obtienes imágenes con opciones de repintado, edición y ejecuciones por lotes en diffusionart.ai. Un nivel gratuito cubre pruebas ocasionales, mientras que los planes de pago desbloquean modelos premium, modo privado y asignaciones mensuales de tokens.

La mayoría de los sitios de texto a imagen tratan los modelos gratuitos y de pago como la misma plataforma con un muro de pago para la resolución. Diffusion Art ejecuta conjuntos separados de modelos gratuitos y premium, con prioridad de mantenimiento en los niveles de pago y disponibilidad según esfuerzo en los modelos gratuitos. Esa división permite a los aficionados seguir generando sin costo mientras los suscriptores obtienen colas más rápidas, hasta 10,000 tokens por mes y hasta 10GB de almacenamiento en la nube en el plan Pro.

Creadores de contenido, mercadólogos y diseñadores usan Diffusion Art cuando necesitan resultados con licencia comercial sin anuncios ni marcas de agua en el plan gratuito, o generación de mayor volumen con modo privado en las suscripciones Starter a Pro. El inicio de sesión y la facturación se gestionan a través de diffusionart.ai incluso cuando accedes al dominio diffusionart.co.

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.