StabilityAI's Stable Diffusion v2-1 vs Drag Your GAN

Embarquez pour un voyage révolutionnaire avec StabilityAI, où la fusion de l'open source et de la science ouverte propulse la démocratisation de l'intelligence artificielle. Découvrez le modèle Stable Diffusion v2-1, rigoureusement affiné et prêt à dynamiser vos efforts de création et de recherche de manière sans précédent. Plongez-vous dans le monde de la génération de texte en image, où vos invites prennent vie grâce à des images vives synthétisées par des modèles de diffusion avancés.

Plongez dans les subtilités de Stable Diffusion v2-1, conçu par une équipe d'experts dont Robin Rombach et Patrick Esser. Tirant parti d'un modèle de diffusion latente équipé d'un encodeur de texte pré-entraîné, cette merveille de l'IA vous permet d'explorer les domaines de la création artistique, du déploiement de contenu sécurisé et de la compréhension des biais et des limites de l'IA. Prêt à vous lancer dans le pouvoir transformateur de l’IA ? Connectez-vous dès aujourd'hui au modèle Stable Diffusion v2-1 de StabilityAI.

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.