A1 vs Drag Your GAN

Apresentando A1.art, uma plataforma pioneira de aplicativos de IA com a missão de simplificar a criação de arte de IA para todos. Com seu foco principal na facilidade de uso, um amplo espectro de tipos de aplicativos e geração de imagens complementares, A1.art está preparada para transformar o mundo da arte. A plataforma se dedica a tornar a criação artística tão intuitiva quanto uma conversa, com o objetivo de ser a estação de arte preferida de usuários em todo o mundo.

Explore um mundo de criatividade: mergulhe na extensa biblioteca do A1.art, com mais de 1.000 aplicativos diversos. Quer você seja atraído pelos caprichos dos avatares de quadrinhos, pelo fascínio dos personagens 3D da Disney ou pela nostalgia dos retratos de Star Trek e Sailor Moon, há um tesouro de arte gerada por IA esperando para ser descoberto. Além dos avatares, a plataforma oferece uma variedade de pacotes de emojis e fontes artísticas, cada um projetado para estimular a criatividade e dar vida às suas expressões digitais.

Liberte seu artista interior: A1.art não é apenas um lugar para explorar - é uma plataforma onde suas visões criativas podem ganhar vida. Junte-se a uma comunidade crescente de mais de 300 criadores que já lançaram seus aplicativos exclusivos. Com A1.art, transformar suas ideias em arte gerada por IA é tão simples quanto montar blocos de construção. É um convite para transformar a sua criatividade em aplicações tangíveis, independentemente do seu conhecimento técnico.

A1.art está na vanguarda da revolução artística gerada por IA, oferecendo uma plataforma acessível e intuitiva para artistas e entusiastas. Quer você seja um artista experiente explorando novos horizontes ou um novato intrigado com o potencial da IA na arte, o A1.art atende a todos os níveis de curiosidade artística. Esta plataforma incorpora o futuro da criação artística, onde o poder da IA é aproveitado para democratizar a criatividade, tornando a arte de amanhã acessível hoje. Aventure-se no cenário em evolução da arte de IA com A1.art – onde criar obras-primas é tão simples quanto falar.

No campo de sintetizar conteúdo visual para atender às necessidades dos usuários, é essencial alcançar um controle preciso sobre pose, forma, expressão e layout de objetos gerados. As abordagens tradicionais para controlar redes adversárias generativas (GANs) se basearam em anotações manuais durante o treinamento ou modelos 3D anteriores, geralmente sem flexibilidade, precisão e versatilidade necessárias para diversas aplicações.

Em nossa pesquisa, exploramos um método inovador e relativamente desconhecido para o controle da GaN-a capacidade de "arrastar" pontos de imagem específicos para atingir com precisão os pontos de destino definidos pelo usuário de maneira interativa (conforme ilustrado na Fig.1). Essa abordagem levou ao desenvolvimento de Draggan, uma nova estrutura que compreende dois componentes principais:

Supervisão de movimento baseada em recursos: este componente guia os pontos da imagem em direção às posições do alvo pretendido por meio de supervisão de movimento baseado em recursos.

Rastreamento de pontos: alavancando os recursos discriminativos do GAN, nossa nova técnica de rastreamento de pontos localiza continuamente a posição dos pontos de alça.

O Draggan capacita os usuários a deformar imagens com precisão notável, permitindo a manipulação da pose, forma, expressão e layout em diversas categorias como animais, carros, humanos, paisagens e muito mais. Essas manipulações ocorrem dentro do coletor de imagem generativo instruído de um GaN, resultando em saídas realistas, mesmo em cenários complexos, como gerar conteúdo ocluído e formas deformadas enquanto aderem à rigidez do objeto.

Nossas avaliações abrangentes, abrangendo comparações qualitativas e quantitativas, destacam a superioridade do Draggan sobre os métodos existentes em tarefas relacionadas à manipulação de imagens e rastreamento de pontos. Além disso, demonstramos suas capacidades na manipulação de imagens do mundo real através da inversão de GaN, mostrando seu potencial para várias aplicações práticas no campo da síntese e controle de conteúdo visual.