Realistic Vision V5.1 on CivitAI vs Drag Your GAN

Descubra a visão realista de ponta v5.1, a mais recente modelagem generativa fotorrealista. Melhorou significativamente de seu antecessor, este modelo aborda questões comuns, como artefato, representações de gênero indesejáveis ​​e características faciais irrealistas. Ideal para entusiastas que buscam uma experiência próxima à realidade, o V5.1 integra um autoencoder variacional pré-cozido, garantindo compatibilidade com Lora e Ti e fornecendo uma experiência mais suave do usuário. Com uma biblioteca de versões para escolher e a possibilidade de baixar vários tamanhos de modelo, esta versão oferece conveniência e flexibilidade para diferentes casos de uso. A visão realista v5.1 é pioneira na produção de imagens CGI autênticas e anatomicamente precisas.

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.