Leonardo.Ai vs Drag Your GAN

Leonardo.Ai transforme des invites textuelles en images et en vidéos directement dans un navigateur ou une application mobile conçue pour le travail de production créative. Vous choisissez parmi des modèles de plateforme comme Lucid Origin, Phoenix 1.0 et Veo 3, ou entraînez un modèle personnalisé à partir de vos propres images de référence, puis générez des œuvres d’art, modifiez des plans, augmentez la résolution et animez des images fixes sans quitter l’espace de travail.

La plupart des générateurs d’images vendent des jetons et s’arrêtent là. Leonardo combine la génération d’images, des outils de mouvement vidéo, un sur-échantillonneur universel et des fonctions d’édition de précision dans un seul abonnement, avec des formules Premium et Ultimate offrant une génération illimitée et relâchée sur certains modèles une fois les jetons rapides épuisés. Cette file d’attente plus lente vous permet de continuer à créer sans acheter plus de crédits, ce qui est important lorsque vous itérez des dizaines de plans conceptuels pour un support client.

La plateforme s’adresse aux artistes, designers, spécialistes du marketing et studios de jeux qui ont besoin d’une production cohérente en termes de style et à grande échelle. Des études de cas sur le site citent des campagnes de fans Ducati, Gamepack réduisant les coûts de production de 50 %, et Springbok accélérant la livraison d’éléments animés. Les formules pour équipes ajoutent des pools de jetons partagés, et une API pour développeurs propose des crédits en paiement à l’utilisation à partir de 5 $.

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.