Drag Your GAN vs Midjourney

Na disputa entre Drag Your GAN vs Midjourney, qual ferramenta AI Image Generation Model é a campeã? Avaliamos preços, alternativas, votos positivos, recursos, avaliações e muito mais.

Drag Your GAN

Drag Your GAN

O que é Drag Your GAN?

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.

Midjourney

Midjourney

O que é Midjourney?

O objetivo do Midjourney do Independent Research Lab é ampliar a imaginação humana, examinando novos médios do pensamento. Ele tenta desafiar noções preconcebidas do que é possível e estimular novas perspectivas. O Midjourney realiza um estudo em várias disciplinas, incluindo arte, ciência, tecnologia e muito mais. Conceitos inovadores e estratégias novas podem ser investigadas e criadas lá. Midjourney pode ser o destino ideal para você se você estiver interessado em pesquisas de ponta e alongar os limites da compreensão humana.

Drag Your GAN Votos positivos

8

Midjourney Votos positivos

11🏆

Drag Your GAN Categoria

    Image Generation Model

Midjourney Categoria

    Image Generation Model

Drag Your GAN Tipo de tarifação

    Free

Midjourney Tipo de tarifação

    Freemium

Drag Your GAN Tecnologias utilizadas

GANs
Debian

Midjourney Tecnologias utilizadas

Midjourney

Drag Your GAN Tags

GANs
Feature-based motion supervision
Point tracking
Image synthesis
Visual content manipulation
Image deformations
Realistic outputs
Machine learning research
Computer vision
Image processing
GAN inversion

Midjourney Tags

AI Avatars
AI Art
AI Architecture
AI Portraits
AI Profile Picture
AI Logo
AI Interior Design

Se você tivesse que escolher entre Drag Your GAN e Midjourney, qual você escolheria?

Ao examinar Drag Your GAN e Midjourney, ambas são ferramentas habilitadas por inteligência artificial na categoria de image generation model, que características únicas descobrimos? Midjourney se destaca como o claro favorito em termos de votos positivos. Midjourney tem 11 votos positivos, e Drag Your GAN tem 8 votos positivos.

Não concorda com o resultado? Vote e faça parte do processo de tomada de decisão!

By Rishit