OrangeMixs on Hugging Face 对比 Drag Your GAN

OrangeMixs on Hugging Face 托管了 WarriorMama777 的 Stable Diffusion 合并检查点集合，用于文本到图像动漫与插画创作。该仓库捆绑了 AbyssOrangeMix3、VividOrangeMix、BloodOrangeMix 与 EerieOrangeMix 等系列，每个均通过 U-Net 块权重合并调校，以适配不同绘画风格与写实程度。

与单基础 SD 1.5 检查点相比，OrangeMixs 发布完整的合并配方、SHA256 哈希、采样器设置及变体后缀（如 _sfw、_nsfw 与 _hard），方便用户按预期输出选择检查点。每个 AOM3 文件约 1.98 GB，README 还记录了社区测试的负面提示词、CFG 范围与 hires fix 设置。

OrangeMixs 面向使用 Automatic1111、ComfyUI 风格工作流或 Hugging Face Diffusers 库的本地 Stable Diffusion 用户。下载在 CreativeML OpenRAIL-M 许可证下免费提供，并附有可选的 Gradio 演示及对 Draw Things 与 DiffusionBee 的导入支持。

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。