Counterfeit-V3 on CivitAI 对比 Drag Your GAN
在比较 Counterfeit-V3 on CivitAI 和 Drag Your GAN 时，哪个 AI Image Generation Model 工具更出色？我们看看定价、替代品、赞成票、功能、评论等等。
在 Counterfeit-V3 on CivitAI 和 Drag Your GAN 的比较中，哪一个脱颖而出？
当我们将Counterfeit-V3 on CivitAI和Drag Your GAN并排放置时，这两个都是AI驱动的image generation model工具， 用户已经明确表示了他们的偏好，Drag Your GAN在赞成票中领先。 Drag Your GAN已经获得了 8 个 aitools.fyi 用户的赞成票，而 Counterfeit-V3 on CivitAI 已经获得了 6 个赞成票。
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Counterfeit-V3 on CivitAI
什么是 Counterfeit-V3 on CivitAI?
Counterfeit-V3.0 是 Civitai 上的一个 Stable Diffusion 1.x 模型检查点，专为生成高质量动漫风格图像而调校。可直接从模型卡下载 Counterfeit-V3.0_fp16.safetensors 或 fp32 版本，并在任何兼容 SD 1.x 的界面中加载。
Civitai 上的动漫检查点在角色一致性、线条质量和提示词灵活性方面竞争。Counterfeit-V3.0 基于早期的 Counterfeit V2.0 和 V2.5 版本，并附带 Hugging Face 链接以及同一作者提供的 EasyNegative 伴随数据集。
AI 艺术家、动漫插画师及 Stable Diffusion 爱好者选择 Counterfeit-V3.0，是因为它提供了一个经过社区测试的动漫基础模型，包含已发布的权重文件和 Civitai 作品库示例，无需从头训练。
Drag Your GAN
什么是 Drag Your GAN?
Drag Your GAN 允许你通过拖动控制点到画布上的目标位置来重塑生成的图像。DragGAN 不依赖于带标签的姿势数据或三维先验，而是在预训练的 GAN 图像流形内移动像素，因此即使遮挡区域被虚构，编辑仍保持照片级真实感。项目页面提供了 SIGGRAPH 2023 论文、演示视频和开源代码链接。
大多数 GAN 编辑器依赖固定的训练标注或三维网格，这限制了可变形的内容。DragGAN 结合基于特征的运动监督和判别点跟踪，使控制点在保持在物体表面的同时跟随光标移动。这使其适用于调整动物姿势、面部表情、汽车角度和景观布局，无需重新训练生成器。
研究人员、图形学学生和计算机视觉工程师使用它来原型交互式图像编辑工作流程。马克斯·普朗克研究所页面提供论文 PDF 和 GitHub 仓库，采用非商业性知识共享许可，并附有通讯作者的联系方式。
Counterfeit-V3 on CivitAI 赞同数
Drag Your GAN 赞同数
Counterfeit-V3 on CivitAI 顶级功能
Civitai 模型 ID 4468 上托管的 Counterfeit-V3.0 Stable Diffusion 1.x 检查点
从模型页面下载 Counterfeit-V3.0_fp16.safetensors 或 Counterfeit-V3.0_fp32.safetensors
创作者将其标注为高质量动漫风格模型，并提供 Ko-fi 支持链接
链接至 Hugging Face Counterfeit V2.0、V2.5 与 V3.0 检查点，以及 EasyNegative 数据集
Civitai 标签包含动漫基础模型 v3.0，附社区评分与下载按钮
可与标准 Stable Diffusion 1.x 管线及 Civitai 上列出的触发词配合使用
Drag Your GAN 顶级功能
拖拽手柄点到目标位置，实现像素级精确控制
基于特征的运动监督驱动手柄，无需3D先验
点追踪使用判别式GAN特征定位手柄
变形动物、汽车、人类、风景和倒置的真实照片
开源代码发布在 github.com/XingangPan/DragGAN
来自SIGGRAPH 2023会议论文集的论文和演示视频
Counterfeit-V3 on CivitAI 类别
- Image Generation Model
Drag Your GAN 类别
- Image Generation Model
Counterfeit-V3 on CivitAI 定价类型
- Free
Drag Your GAN 定价类型
- Free