TrainEngine.ai vs Drag Your GAN

TrainEngine.ai est un entraîneur de modèles de génération d'images basé sur navigateur où vous enseignez à des modèles de type Stable Diffusion un nouveau sujet ou style avec un mot-clé, puis générez des images à la demande. Vous téléchargez des images d'entraînement, choisissez une visibilité publique ou privée, et le site gère le fine-tuning de type Dreambooth ainsi qu'un générateur d'images lié à chaque modèle.

La plupart des applications d'image générales s'arrêtent à la simple saisie de commandes. TrainEngine.ai est conçu autour de la possession d'un checkpoint personnalisé : vous entraînez sur SD 1.5 ou SDXL, parcourez une galerie publique de modèles communautaires, et téléchargez des poids sous forme de fichiers .CKPT ou LoRA pour des interfaces locales. Les packs de jetons couvrent l'entraînement et les révisions au lieu d'un abonnement mensuel fixe.

Il convient aux artistes, créateurs d'actifs de jeux et amateurs qui souhaitent un style visuel reproductible sans exécuter localement des pipelines d'entraînement. Le niveau gratuit Trainer maintient la génération publique ouverte tandis que les jetons payants débloquent des modèles privés et des sessions d'entraînement plus lourdes.

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.