TrainEngine.ai vs Drag Your GAN

TrainEngine.ai es una plataforma avanzada de IA centrada en liberar el potencial de la inteligencia artificial en el ámbito de la generación de imágenes. Al ofrecer herramientas de vanguardia como Stable Diffusion XL para realizar ajustes, el sitio web permite a los usuarios entrenar modelos Dreambooth y generar una cantidad ilimitada de activos de IA con facilidad. Ya sea que sea un artista que busca crear imágenes únicas o un desarrollador que desee integrar imágenes generadas por IA en sus proyectos, TrainEngine.ai es una solución sólida.

Además de sus poderosas capacidades de capacitación de modelos, TrainEngine.ai cuenta con una impresionante variedad de modelos de tendencias categorizados por actividades e intereses. Desde generar estilos artísticos como #gta5art y #darkcomic hasta producir recursos temáticos como #airforce y #potion-asset, la plataforma satisface un conjunto diverso de necesidades creativas. Con un proceso simplificado para la capacitación de modelos y un programa de acceso temprano para entusiastas, TrainEngine.ai está preparado para revolucionar la forma en que creamos y utilizamos contenido generado por IA.

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.