AI Image Generator by Art Neurona vs Drag Your GAN

Neurona da Art Neurona transforma comandos de texto em imagens e mantém a edição de fotos no mesmo fluxo de trabalho do navegador em art-neurona.com. Você descreve o que deseja, gera visuais e depois ajusta brilho, contraste, saturação e fundos sem trocar de ferramenta. A mesma conta cobre troca de rosto em fotos e vídeos, aprimoramento por IA, retoques e edições de formato corporal.

A maioria dos modelos de geração de imagem para na primeira renderização. Neurona reúne troca de rosto em fotos e vídeos, correção de figura e substituição de fundo junto com a geração de imagem a partir de texto dentro de uma única carteira de créditos. Isso torna mais rápido para posts sociais e variantes de anúncios, mas não é feito para trabalho de design baseado em camadas no Photoshop ou Figma.

Profissionais de marketing, criadores de conteúdo, vendedores de e-commerce e artistas usam Neurona para criar gráficos de campanha, capas para Pinterest, banners de produtos e arte estilizada a partir de comandos. Planos semanais, mensais e anuais incluem direitos de uso comercial, saída HD a 4K sem marca d'água e acesso ao aplicativo para iPhone vinculado.

Drag Your GAN permite remodelar uma imagem gerada arrastando pontos de controle para locais específicos na tela. Em vez de treinar com dados de pose rotulados ou prévias 3D, o DragGAN move pixels dentro do espaço de imagens de um GAN pré-treinado para que as edições permaneçam fotorrealistas mesmo quando regiões ocultas são imaginadas. A página do projeto hospeda o artigo do SIGGRAPH 2023, clipes de demonstração e links para o código aberto.

A maioria dos editores de GAN depende de anotações fixas de treinamento ou malhas 3D, o que limita o que pode ser deformado. O DragGAN combina supervisão de movimento baseada em características com rastreamento discriminativo de pontos para que os pontos de controle sigam o cursor enquanto permanecem na superfície do objeto. Isso o torna útil para ajustar poses de animais, expressões faciais, ângulos de carros e layouts de paisagens sem precisar retreinar o gerador.

Pesquisadores, estudantes de computação gráfica e engenheiros de visão computacional o utilizam para prototipar fluxos de trabalho interativos de edição de imagens. A página do Instituto Max Planck distribui o PDF do artigo e o repositório GitHub sob uma licença Creative Commons não comercial, com detalhes de contato do autor principal.