AI Baby Face Generator vs Drag Your GAN

Découvrez le visage de votre futur bébé avec AI Baby Face Generator, un outil avancé qui combine une technologie innovante pour prédire l'apparence de votre futur enfant. Que vous soyez un couple désireux d'avoir un aperçu de l'avenir ou un individu seul curieux de connaître une progéniture potentielle avec un béguin pour une célébrité ou un personnage fictif, cet outil d'IA propose des simulations hyperréalistes avec une précision de correspondance de 93 %.

En fournissant des photos de haute qualité ou en répondant à des questions détaillées sur les caractéristiques physiques, vous pouvez générer des images HD à la fois précises et joliment présentées. Profitez de la confidentialité et de la sécurité, ainsi que d'une variété de forfaits pour répondre à vos besoins individuels, avec une sélection de tranches d'âge pour voir votre futur bébé grandir sous vos yeux.

Dans le domaine de la synthèse de contenu visuel pour répondre aux besoins des utilisateurs, il est essentiel d'obtenir un contrôle précis sur la pose, la forme, l'expression et la disposition des objets générés. Les approches traditionnelles de contrôle des réseaux adverses génératifs (GAN) reposaient sur des annotations manuelles lors de la formation ou sur des modèles 3D préalables, manquant souvent de la flexibilité, de la précision et de la polyvalence requises pour diverses applications.

Dans notre recherche, nous explorons une méthode innovante et relativement inexplorée pour le contrôle du GAN : la possibilité de « faire glisser » des points d'image spécifiques pour atteindre avec précision des points cibles définis par l'utilisateur de manière interactive (comme illustré sur la figure 1). Cette approche a conduit au développement de DragGAN, un nouveau framework comprenant deux composants principaux :

Supervision de mouvement basée sur les fonctionnalités : ce composant guide les points de poignée dans l'image vers leurs positions cibles prévues grâce à une supervision de mouvement basée sur les fonctionnalités.

Suivi des points : tirant parti des fonctionnalités discriminantes du GAN, notre nouvelle technique de suivi des points localise en permanence la position des points de poignée.

DragGAN permet aux utilisateurs de déformer les images avec une précision remarquable, permettant ainsi la manipulation de la pose, de la forme, de l'expression et de la disposition dans diverses catégories telles que les animaux, les voitures, les humains, les paysages, etc. Ces manipulations ont lieu au sein de la variété d'images génératives apprises d'un GAN, ce qui donne des résultats réalistes, même dans des scénarios complexes tels que la génération de contenu occlus et la déformation de formes tout en adhérant à la rigidité de l'objet.

Nos évaluations complètes, comprenant des comparaisons qualitatives et quantitatives, mettent en évidence la supériorité de DragGAN sur les méthodes existantes dans les tâches liées à la manipulation d'images et au suivi de points. De plus, nous démontrons ses capacités à manipuler des images du monde réel via l'inversion GAN, démontrant ainsi son potentiel pour diverses applications pratiques dans le domaine de la synthèse et du contrôle de contenu visuel.