DreamShaper on CivitAI vs Drag Your GAN

DreamShaper on CivitAI est un point de contrôle Stable Diffusion 1.x créé par Lykon, destiné à la génération d'illustrations, de portraits et d'images au style mixte. La version 8 est disponible en téléchargement SafeTensor fp16 de 1,99 Go, avec des versions plus anciennes, des variantes d'inpainting, des exports diffusers et une option distillée LCM listés sur la page du modèle. Le point de contrôle est téléchargeable gratuitement depuis CivitAI sous licence CreativeML Open RAIL-M.

Les points de contrôle SD polyvalents penchent souvent vers le photoréalisme ou l'anime. DreamShaper vise à gérer portraits, arrière-plans et personnages stylisés dans un seul fichier de poids, ce qui explique pourquoi l'auteur le décrit comme un modèle suisse pour les workflows SD 1.5. La version LCM sacrifie un peu de qualité pour des générations de 5 à 15 étapes adaptées à la vidéo et à l'utilisation en temps réel.

Les artistes, amateurs et utilisateurs locaux de Stable Diffusion souhaitant un modèle de base avant d'ajouter des LoRAs constituent le public principal. CivitAI affiche plus d'un million de téléchargements et plus de 18 000 avis sur la fiche, et Lykon indique des réglages suggérés comme CLIP skip 2 et high-res fix dans les notes de version. Les abonnements payants CivitAI sont distincts et financent les avantages de génération sur site, pas le téléchargement du point de contrôle lui-même.

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.