APOB AI vs Drag Your GAN

APOB AI é um gerador de influenciadores de IA que permite criar uma persona digital a partir de uma única foto de referência ou do zero, usando atributos personalizáveis como gênero, idade, nacionalidade, cor dos olhos e penteado. A plataforma é destinada a criadores que desejam canais sociais sem rosto, profissionais de marketing que realizam campanhas com influenciadores e qualquer pessoa que precise de imagens consistentes de personagens sem contratar fotógrafos.

A geração de imagens suporta estilos predefinidos fáceis para iniciantes (anime, fotos de perfil para LinkedIn e modelos similares) além de modos Build Your Own e Expert para prompts detalhados e prompts negativos. A qualidade de saída chega até resolução 4K. As ferramentas de vídeo incluem conversão de imagem para vídeo, texto para vídeo, avatares falantes, sincronização labial, troca de face, extensão de vídeo, legendas e edição ReVideo.

Membros gratuitos recebem 80 créditos por dia, sem necessidade de cartão de crédito. A assinatura Premium oferece direitos de uso comercial, renderização prioritária e consistência Face-Lock em grandes bibliotecas de conteúdo. A empresa informa que mais de 1,4 milhão de influenciadores de IA foram criados na plataforma.

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.