ArtBot vs Drag Your GAN

ArtBot est un client navigateur gratuit pour la génération d'images avec Stable Diffusion via AI Horde, un réseau distribué de GPU bénévoles. Vous ouvrez le site, écrivez une invite, choisissez parmi 154 modèles hébergés par la communauté, et obtenez des images sans installer de logiciel ni créer de compte. Tout fonctionne dans le navigateur, et vos créations sont stockées localement dans IndexedDB plutôt que sur les serveurs d'ArtBot.

La plupart des outils de génération d'images nécessitent soit un GPU local, soit vous facturent pour le calcul en cloud. ArtBot fait passer le travail par AI Horde, ce qui vous fait échanger les coûts matériels contre du temps d'attente. Cela le rend particulièrement pratique si vous souhaitez ControlNet, img2img, inpainting et peinture en direct dans une interface gratuite, sans vouloir exécuter Automatic1111 sur votre propre machine. Le compromis est que la vitesse et la fiabilité dépendent du nombre de travailleurs en ligne, et non d'un SLA fixe.

Il convient aux amateurs qui expérimentent avec des invites, aux artistes qui veulent accéder à Horde sans manipuler d'outils en ligne de commande, et aux contributeurs qui exploitent des GPU pour gagner des points de priorité dans la file d'attente. Dave Schumaker l'a créé comme projet annexe open source, et la page à propos indique plus de 40 millions d'images générées via le service.

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.