DreamShaper on CivitAI 对比 Drag Your GAN

发现Dreamshaper -V∞的力量，这是一种为艺术家和AI爱好者而建立的创新的AI生成模型。 Dreamshaper凭借其最新版本的版本提供了一套工具，旨在推动光真相和艺术创作的信封。无论您是针对寿命景观，复杂的3D模型还是逼真的涂层，Dreamshaper都是高质量AI生成的艺术的首选解决方案。由于其能够处理角色洛拉（Lora）的能力和NSFW内容的强大能力而无需牺牲多功能性，因此它是创造力的强大力量。

Dreamshaper在多功能性方面蓬勃发展，旨在通过提供从艺术到动漫的所有产品的模型来实现“更好的稳定扩散”。尽管迎合艺术和插图是主要目标，但各种各样的功能意味着一切擅长于一切都是奖励。在几个GPU加速平台上可用，例如Mage..space和Sinkin.ai，以及提供可下载的检查点，Dreamshaper既可以访问又功能强大。

最重要的是，社区精神通过Lykon的信息闪耀：通过展示增强的Lora支持和现实主义等改进，该模型继续提供提供专有服务的开源替代方案的旅程。此外，Dreamshaper通过Patreon等社会功能鼓励参与和支持，以确保社区驱动的发展过程。

在综合视觉内容以满足用户需求的领域中，对生成对象的姿势，形状，表达和布局进行精确控制至关重要。控制生成对抗网络（GAN）的传统方法在培训或先前的3D模型期间依赖手动注释，通常缺乏不同应用所需的灵活性，精度和多功能性。

在我们的研究中，我们探索了一种创新且相对未知的GAN控制方法 - 以交互式方式“拖动”特定图像点以精确达到用户定义的目标点的能力（如图1所示）。这种方法导致了Draggan的发展，Draggan是一个新的框架，其中包括两个核心组成部分：

基于功能的运动监督：此组件通过基于功能的运动监督将图像中的点指向其预期的目标位置。

点跟踪：利用歧视性GAN功能，我们的新点跟踪技术不断定位手柄点的位置。

德拉格（Draggan）使用户能够以显着的精度变形图像，从而使姿势，形状，表达和布局在各种类别（例如动物，汽车，人类，人类，景观等）中操纵。这些操作发生在gan的学到的生成图像歧管中，从而产生了现实的输出，即使在遵循对象的刚性的同时，在生成遮挡的内容和变形形状等复杂场景中也是如此。

我们的全面评估涵盖了定性和定量比较，突出了Draggan在与图像操作和点跟踪有关的任务中的现有方法的优越性。此外，我们证明了其在通过gan倒置操纵现实世界图像的能力，展示了其在视觉内容合成和控制领域中各种实际应用的潜力。