NMKD Stable Diffusion GUI vs Drag Your GAN

Da rienda suelta a tu creatividad con la GUI de difusión estable de NMKD, la herramienta definitiva para generar imágenes impulsadas por IA en tu propia GPU sin costo alguno. Experimente una GUI fácil de usar diseñada para aprovechar el poder de Stable Diffusion, permitiéndole transformar texto en imágenes impresionantes o modificar imágenes con mensajes de texto, directamente en su plataforma Windows. Esté a la vanguardia de la generación de imágenes de IA con una plataforma que evoluciona con cada actualización.

La GUI de NMKD Stable Diffusion ofrece una experiencia perfecta, incluidas dependencias preincluidas, lo que elimina la molestia de instalaciones complejas. Adapte su producción creativa con funciones especializadas como énfasis en la atención e indicaciones negativas. Aventúrese en nuevos territorios artísticos ejecutando múltiples indicaciones simultáneamente o diseñando texturas fluidas y enlosables para juegos.

Para entusiastas y creadores que buscan una ventaja, esta herramienta admite modelos personalizados de Difusión Estable y VAE, junto con opciones para mejorar imágenes y restaurar rostros a la perfección. Profundice con conceptos personalizados utilizando la inversión textual y la capacitación LoRA. Asegúrese de que sus creaciones permanezcan seguras con sólidas medidas de seguridad integradas en la herramienta.

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.