The Replace-background API of novita.ai vs Drag Your GAN

La API reemplazada por el paisaje-background es una característica poderosa de la API de generación de imágenes Novita.ai que le permite reemplazar el fondo de la imagen en solo 2 segundos. Utilizamos algoritmos AI avanzados para identificar con precisión y separar el sujeto en primer plano de sus antecedentes. Una vez que se elimina el fondo, los usuarios pueden reemplazarlo con cualquier imagen de su elección.

Características:

• Generación de Lightning-Fast: Reemplace las imágenes en solo 2s, destacando como una de las opciones más rápidas del mercado.
• Opciones de acceso múltiple: ofrece un conveniente JavaScript SDK, Golang SDK y Python SDK para la API de Novita.ai para facilitar la integración de los desarrolladores.
• Amplios escenarios de aplicación: fotografía de productos, retratos, automóviles, ropa, muebles, etc.

Novita.ai ofrece una característica de reemplazo de fondo poderosa y precisa que es adecuada para varios escenarios de aplicaciones. También proporcionamos API y herramientas fáciles de usar. Si está interesado en integrar la funcionalidad de reemplazo de fondo de Novita.ai, puede hacer clic en nuestro enlace para probarlo y hacer llamadas API.

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.