DreamShaper on CivitAI vs Drag Your GAN

Descubra el poder de DreamShaper - V∞, un innovador modelo generativo de IA creado tanto para artistas como para entusiastas de la IA. Con el lanzamiento de su última versión, DreamShaper ofrece un conjunto de herramientas diseñadas para ampliar los límites del fotorrealismo y la creación de arte. Ya sea que busque paisajes realistas, modelos 3D complejos o pinturas fotorrealistas, DreamShaper es su solución ideal para arte generado por IA de alta calidad. Gracias a su capacidad para manejar Character LoRA y una sólida capacidad para contenido NSFW sin sacrificar la versatilidad, es una potencia para la creatividad.

DreamShaper se nutre de la versatilidad y tiene como objetivo crear "una mejor difusión estable" al proporcionar un modelo capaz de hacer de todo, desde arte hasta anime. A pesar de que el objetivo principal es dedicarse al arte y las ilustraciones, el conjunto diverso de funcionalidades significa que ser bueno en todo es una ventaja. Disponible en varias plataformas aceleradas por GPU, como Mage.space y Sinkin.ai, y ofreciendo puntos de control descargables, DreamShaper es accesible y potente.

Por encima de todo, el espíritu comunitario brilla a través del mensaje de Lykon: al mostrar mejoras como un mayor realismo y soporte LoRA, este modelo continúa el viaje de proporcionar una alternativa de código abierto a los servicios propietarios. Además, DreamShaper fomenta la participación y el apoyo a través de funciones sociales como Patreon, lo que garantiza un proceso de desarrollo impulsado por la comunidad.

En el ámbito de la sintetización de contenido visual para satisfacer las necesidades de los usuarios, es esencial lograr un control preciso sobre la pose, la forma, la expresión y el diseño de los objetos generados. Los enfoques tradicionales para controlar las redes adversas generativas (GAN) se han basado en anotaciones manuales durante la capacitación o modelos 3D anteriores, a menudo carecen de la flexibilidad, la precisión y la versatilidad requeridas para diversas aplicaciones.

En nuestra investigación, exploramos un método innovador y relativamente desconocido para el control de GaN, la capacidad de "arrastrar" puntos de imagen específicos para alcanzar con precisión los puntos objetivo definidos por el usuario de manera interactiva (como se ilustra en la Fig.1). Este enfoque ha llevado al desarrollo de Draggan, un marco novedoso que comprende dos componentes centrales:

Supervisión de movimiento basada en características: este componente guía los puntos de manejo dentro de la imagen hacia sus posiciones objetivo previstas a través de la supervisión de movimiento basada en características.

Seguimiento de puntos: aprovechando las características discriminativas de GaN, nuestra nueva técnica de seguimiento de puntos localiza continuamente la posición de los puntos de manejo.

Draggan faculta a los usuarios para deformar las imágenes con notable precisión, permitiendo la manipulación de la pose, la forma, la expresión y el diseño en diversas categorías, como animales, automóviles, humanos, paisajes y más. Estas manipulaciones tienen lugar dentro del colector de imágenes generativas aprendidas de un GaN, lo que resulta en resultados realistas, incluso en escenarios complejos como generar contenido ocluido y formas deformantes mientras se adhieren a la rigidez del objeto.

Nuestras evaluaciones integrales, que abarcan comparaciones cualitativas y cuantitativas, destacan la superioridad de Draggan sobre los métodos existentes en tareas relacionadas con la manipulación de imágenes y el seguimiento de puntos. Además, demostramos sus capacidades para manipular imágenes del mundo real a través de la inversión de GaN, mostrando su potencial para diversas aplicaciones prácticas en el ámbito de la síntesis y control de contenido visual.