NMKD Stable Diffusion GUI vs Drag Your GAN

Liberte sua criatividade com a GUI de difusão estável da NMKD, a ferramenta definitiva para gerar imagens movidas a IA em sua própria GPU sem nenhum custo. Experimente uma GUI fácil de usar, projetada para aproveitar o poder da difusão estável, permitindo que você transforme o texto em visuais impressionantes ou modifique imagens com prompts de texto, diretamente na plataforma do Windows. Esteja no Vanguard of AI Image Generation com uma plataforma que evolui a cada atualização.

A GUI de difusão estável da NMKD oferece uma experiência perfeita, incluindo dependências pré-incluídas, negando o incômodo de instalações complexas. Adapte sua saída criativa com recursos especializados, como ênfase de atenção e avisos negativos. Aventure -se em novos territórios artísticos, executando várias instruções simultaneamente ou projetando texturas contínuas e inclinadas para jogos.

Para entusiastas e criadores que procuram uma vantagem, essa ferramenta suporta modelos de difusão estável e VAE personalizados, além de opções para aumentar as imagens e restaurar os rostos com perfeição. Mergulhe profundamente com conceitos personalizados usando inversão textual e treinamento de Lora. Verifique se suas criações permanecem seguras com medidas de segurança robustas incorporadas na ferramenta.

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.