OrangeMixs on Hugging Face vs Drag Your GAN

OrangeMixs on Hugging Face hosts WarriorMama777's collection of Stable Diffusion merge checkpoints for text-to-image anime and illustration work. The repository bundles families like AbyssOrangeMix3, VividOrangeMix, BloodOrangeMix, and EerieOrangeMix, each tuned with U-Net block weight merging for different paint styles and realism levels.

Compared with single-base SD 1.5 checkpoints, OrangeMixs publishes full merge recipes, SHA256 hashes, sampler settings, and variant suffixes such as _sfw, _nsfw, and _hard so you can pick a checkpoint by intended output. AOM3 files are about 1.98 GB each, and the README documents negative prompts, CFG ranges, and hires fix settings tested by the community.

OrangeMixs targets local Stable Diffusion users on Automatic1111, ComfyUI-style workflows, or the Hugging Face Diffusers library. Downloads are free under the CreativeML OpenRAIL-M license, with optional Gradio demos and imports for Draw Things and DiffusionBee.

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.