AI Image Generator | Canva vs Drag Your GAN

Transformez du texte en visuels époustouflants avec le générateur d'images IA en ligne gratuit. Cette plate-forme de pointe exploite les meilleures applications de génération d'images IA pour convertir instantanément vos phrases et mots en images uniques et magnifiques, parfaites pour améliorer n'importe quel projet ou présentation. Que vous soyez un créateur de contenu, un entrepreneur ou un concepteur, la possibilité de générer des images à partir d'invites détaillées peut rehausser votre travail et captiver votre public. Des visualisations détaillées de produits aux esquisses de concepts créatifs, les outils basés sur l'IA proposés, notamment Magic Media de Canva, DALL·E d'Open AI et Imagen de Google Cloud, rendent le processus de création transparent et intuitif. Les utilisateurs peuvent expérimenter une gamme de styles, ajuster les éléments de l'image après la génération et même utiliser ces images de manière responsable pour des projets personnels et commerciaux.

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.