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利用 GAN AI 技術讓你拖動幾點 – 不笑的臉也能變笑臉了

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最近出了一款開源 AI 應用,讓你以後照相的姿勢不對、穿的衣服太長太短、照相時忘了笑都沒關係。 這個開源利用 GAN AI 技術稍微挪點就把照片神奇地轉變了。

這是之前我們寫的一篇是否要用 LLM 開源文章中紐約大學教授曾推薦的 LLM 開源 Bloom 的提供公司 Hugging Face 另一很有趣的 AI 應用 – DragGAN ( 拖動你的 GAN:生成圖像流形上基於點的互動式操作 )

這個開源的概述是 :

合成滿足用戶需求的視覺內容往往需要對生成物件的姿勢、形狀、表情和佈局進行靈活和精確的控制。現有方法通過手動註釋的訓練資料或先前的 3D 模型獲得生成對抗網路 (GAN) 的可控性,這通常缺乏靈活性、精確性和通用性。在這項工作中,我們研究了一種強大但探索較少的控制 GAN 的方法,即以用戶互動的方式“拖動”圖像的任何點以精確到達目標點,如圖 1 所示。為實現這一目標,我們提出了 DragGAN,它由兩個主要部分組成:1) 基於特徵的運動監督,驅動手柄點向目標位置移動,以及 2) 一種新的點跟蹤方法,利用判別生成器特徵來繼續定位手柄點的位置。由 DragGAN,任何人都可以通過精確控制像素的位置對圖像進行變形,從而操縱動物、汽車、人類、風景等不同類別的姿勢、形狀、表情和佈局。由於 GAN 的生成圖像流形( generative image manifold ),即使對於具有挑戰性的場景,例如幻覺遮擋內容和始終遵循物件剛度的變形形狀,它們也傾向於產生逼真的輸出。定性和定量比較都證明了 DragGAN 在圖像處理和點跟蹤任務中優於先前方法的優勢。我們還展示了通過 GAN 反演對真實圖像的處理。

以下是一位 Youtuber 用 DragGAN 的實操介紹,真的很令人驚艷。最後拜登的臉部變化雖然有點讓人覺得怪怪的,但也證實要從沒什麼表情的臉變成笑臉也是沒問題的。 DragGAN 開源程式碼將在六月釋出。對於原理有興趣的人可到 Hugging Face 的 DragGAN 網頁下載 PDF。

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