Counterfeit-V3 on CivitAI vs Drag Your GAN

Plongez dans la renaissance numérique des modèles de style anime de haute qualité avec Counterfeit-V3. Ce modèle avancé basé sur l'IA offre une expérience de génération d'images en ligne exceptionnelle, ciblant la communauté toujours croissante des fans d'anime. La récente mise à jour du 10 novembre 2023 introduit un modèle de base explicitement conçu pour les avatars d'anime, garantissant des résultats dynamiques et détaillés. Avec diverses versions prises en charge, notamment les modèles élagués fp32 et fp16, Counterfeit-V3 répond à divers besoins informatiques. Vérifié pour sa sûreté et sa sécurité, le modèle est facilement disponible en téléchargement, complété par une assistance dédiée et des émojis de réaction intéressants qui soulignent la satisfaction et l'engagement des utilisateurs.

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.