DreamShaper on CivitAI 对比 Drag Your GAN

DreamShaper on CivitAI 是由创作者 Lykon 开发的 Stable Diffusion 1.x 检查点，专注于插画、肖像和混合风格图像生成。版本 8 以 1.99 GB 的 fp16 SafeTensor 格式提供下载，模型页面上还列出了旧版本、修补变体、diffusers 导出和 LCM 蒸馏选项。该检查点可在 CivitAI 上免费根据 CreativeML Open RAIL-M 许可证下载。

通用的 SD 检查点通常偏向于照片真实或动漫风格。DreamShaper 旨在通过一个权重文件处理肖像、背景和风格化角色，这也是作者将其描述为适用于 SD 1.5 工作流程的瑞士军刀模型的原因。LCM 版本在质量上有所折衷，适合 5 到 15 步的生成，适用于视频和实时使用。

艺术家、爱好者以及希望在添加 LoRA 之前拥有一个基础模型的本地 Stable Diffusion 用户是主要受众。CivitAI 上该模型的下载量超过 100 万次，评论超过 18,000 条，Lykon 在版本说明中建议使用 CLIP skip 2 和高分辨率修复等设置。付费的 CivitAI 会员服务是独立的，资助站内生成特权，而非检查点下载本身。

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。