Lexica vs Drag Your GAN

Lexica vous permet de rechercher dans une immense galerie d'art généré par IA, d'examiner les prompts derrière chaque image, et de créer de nouveaux visuels avec son modèle Lexica Aperture. L'espace de travail Generate est configuré par défaut pour une sortie de 960 par 1440, et chaque soumission de prompt consomme quatre crédits d'image avant que les résultats n'apparaissent.

Contrairement aux outils de chat généraux qui ajoutent des boutons d'image, Lexica s'est d'abord fait connaître comme un moteur de recherche de prompts. Vous pouvez rétroconcevoir des styles à partir d'images existantes, puis passer à la génération Aperture avec des files d'attente rapides et lentes, des rapports d'aspect personnalisés, et des téléchargements d'images optionnels. Les images des plans Starter et Pro restent publiques dans la recherche ; seul le plan Max garde les générations privées par défaut.

Artistes, designers, marketeurs et amateurs utilisent Lexica pour explorer des idées visuelles et produire des ressources prêtes pour le commerce sous des licences spécifiques aux plans. Les plans payants sont nécessaires pour générer des images car Lexica n'offre pas de niveau gratuit, bien que les abonnés puissent acheter des générations rapides supplémentaires à 0,05 $ chacune lorsque les limites mensuelles sont atteintes.

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.