The Replace-background API of novita.ai 对比 Drag Your GAN

替换background API是novita.ai图像生成API的强大功能，可让您在2秒内替换图像背景。我们使用高级AI算法来准确识别和将前景主体与其背景分开。删除背景后，用户可以将其替换为他们选择的任何图像。

特征：

• 闪电般的生成：仅在2s中替换图像，作为市场最快的选择之一。
• 多个访问选项：为Novita.ai API提供方便的JavaScript SDK，Golang SDK和Python SDK，以促进开发人员的集成。
• 广泛的应用程序场景：产品摄影，肖像，汽车，衣服，家具等。

Novita.ai提供了适合各种应用程序场景的功能强大而精确的背景替代功能。我们还提供用户友好的API和工具。如果您有兴趣集成novita.ai的背景替换功能，则可以单击我们的链接尝试一下并拨打API。

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。