Diffusion Art vs Drag Your GAN

Diffusion Art transforme des descriptions textuelles en œuvres d'art grâce à des modèles de diffusion gratuits et premium que vous utilisez depuis le navigateur. Vous saisissez une description, cliquez sur générer, et obtenez des images avec options de retouche, d'édition et de traitements par lots sur diffusionart.ai. Un niveau gratuit permet des tests occasionnels, tandis que les plans payants débloquent des modèles premium, un mode privé et des allocations mensuelles de jetons.

La plupart des sites de génération d'images à partir de texte considèrent les modèles gratuits et payants comme un même ensemble avec un paywall sur la résolution. Diffusion Art utilise des ensembles distincts de modèles gratuits et premium, avec une priorité de maintenance sur les niveaux payants et une disponibilité au mieux sur les modèles gratuits. Cette séparation permet aux amateurs de continuer à générer gratuitement tandis que les abonnés bénéficient de files d'attente plus rapides, jusqu'à 10 000 jetons par mois, et jusqu'à 10 Go de stockage cloud avec le plan Pro.

Les créateurs de contenu, marketeurs et designers utilisent Diffusion Art lorsqu'ils ont besoin de résultats sous licence commerciale sans publicités ni filigranes sur le plan gratuit, ou d'une génération à volume plus élevé avec mode privé via les abonnements Starter à Pro. La connexion et la facturation se font via diffusionart.ai même si vous accédez au domaine diffusionart.co.

Drag Your GAN vous permet de remodeler une image générée en déplaçant des points de contrôle vers des emplacements ciblés sur la toile. Plutôt que de s'entraîner sur des données de pose étiquetées ou des priorités 3D, DragGAN déplace les pixels à l'intérieur du domaine d'image d'un GAN préentraîné afin que les modifications restent photoréalistes même lorsque des régions occultées sont imaginées. La page du projet héberge l'article SIGGRAPH 2023, des clips de démonstration et des liens vers le code source ouvert.

La plupart des éditeurs GAN s'appuient sur des annotations d'entraînement fixes ou des maillages 3D, ce qui limite ce que vous pouvez déformer. DragGAN associe une supervision du mouvement basée sur les caractéristiques à un suivi discriminatif des points pour que les points de contrôle suivent votre curseur tout en restant à la surface de l'objet. Cela le rend utile pour ajuster les poses d'animaux, les expressions faciales, les angles de voiture et les agencements de paysage sans réentraîner le générateur.

Des chercheurs, étudiants en infographie et ingénieurs en vision par ordinateur l'utilisent pour prototyper des flux de travail d'édition d'image interactifs. La page de l'Institut Max Planck distribue le PDF de l'article et le dépôt GitHub sous une licence Creative Commons non commerciale, avec les coordonnées de l'auteur principal.