ICBINP | Civitai vs Drag Your GAN

Experimente la generación de imágenes hiperrealistas con ICBINP - "No puedo creer que no sea fotografía", un poderoso punto de control para el modelo de Difusión Estable disponible en Civitai. El punto de control ICBINP LCM está diseñado específicamente para producir representaciones de imágenes de alta calidad con un número de pasos notablemente bajo. Aprovechando la eficiencia de la integración LCM_Lora, los usuarios pueden esperar generar impresionantes imágenes de muestra con solo 5 pasos utilizando el muestreador DPM++ SDE Karras. Este modelo se destaca en la creación de realismo de personas realistas, retratos y representaciones de personajes hiperrealistas, y también puede crear personajes y paisajes CGI convincentes. El punto de control se reduce a fp16 para un rendimiento óptimo e incorpora el VAE de SD-v2 840000 para una mejor calidad de imagen. Para quienes buscan una generación de imágenes rápida y realista, ICBINP abre posibilidades para la creatividad y la innovación en representaciones visuales.

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.