Ce système de manipulation de photos basé sur l’IA et les points est incroyable.

This AI-Powered, Point-Based Photo Manipulation System is Wild

Qu’est-ce que DragGAN, le système de manipulation d’images basé sur des points ?

DragGAN est un système de manipulation d’images basé sur des points qui utilise la technologie d’intelligence artificielle générative (IA) pour permettre aux utilisateurs de contrôler avec précision la pose, la forme, l’expression et la disposition des objets. Les utilisateurs peuvent déposer un point sur une image et modifier l’organisation et l’existence même des pixels, pas seulement la luminosité et la couleur. DragGAN utilise l’IA pour générer de nouveaux pixels en réponse à l’entrée de l’utilisateur.

Comment les utilisateurs peuvent-ils contrôler les réseaux antagonistes génératifs (GAN) avec un contrôle graphique intuitif ?

Les utilisateurs peuvent contrôler les réseaux antagonistes génératifs (GAN) avec un contrôle graphique intuitif en utilisant DragGAN. Cette technologie permet aux utilisateurs de déposer un point sur une image et de modifier l’organisation et l’existence même des pixels, pas seulement la luminosité et la couleur. DragGAN utilise l’IA pour générer de nouveaux pixels en réponse à l’entrée de l’utilisateur.

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Comment DragGAN est-il similaire à U Point dans le logiciel DxO ?

DragGAN est similaire à U Point dans le logiciel DxO car il permet aux utilisateurs de déposer un point sur une partie de leur image et d’affecter l’apparence des pixels pertinents. Cependant, DragGAN permet aux utilisateurs de déposer un point sur une image et de modifier l’organisation et l’existence même des pixels, pas seulement la luminosité et la couleur.

Comment les utilisateurs peuvent-ils déformer une image avec un contrôle précis sur l’emplacement des pixels en utilisant DragGAN ?

Les utilisateurs peuvent déformer une image avec un contrôle précis sur l’emplacement des pixels en utilisant DragGAN. Lors de l’édition d’images de divers sujets, y compris des animaux, des véhicules, des paysages et même des personnes, les utilisateurs peuvent « déformer une image avec un contrôle précis sur l’emplacement des pixels, manipulant ainsi la pose, la forme, l’expression et la disposition », expliquent les chercheurs.

Comment DragGAN utilise-t-il l’IA pour générer de nouveaux pixels en réponse à l’entrée de l’utilisateur ?

DragGAN utilise l’IA pour générer de nouveaux pixels en réponse à l’entrée de l’utilisateur en proposant deux composants principaux : une supervision de mouvement basée sur les fonctionnalités qui amène le point de la poignée à se déplacer vers la position cible, et une nouvelle approche de suivi des points qui exploite les fonctionnalités discriminatives du GAN pour continuer à localiser la position des points de poignée.

Comment DragGAN est-il différent des GAN typiques ?

DragGAN est différent des GAN typiques car il introduit un niveau de contrôle distinct sur l’emplacement des pixels que les GAN typiques n’offrent pas. Il est extrêmement puissant de manipuler une image bidimensionnelle dans un espace tridimensionnel généré par l’IA.

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Comment DragGAN est-il plus convivial pour les utilisateurs nouveaux et inexpérimentés que de nombreux autres outils d’IA ?

DragGAN est plus convivial pour les utilisateurs nouveaux et inexpérimentés que de nombreux autres outils d’IA car son interface utilisateur est simple et presque n’importe quel utilisateur peut tirer parti de la technologie sans comprendre la technologie sous-jacente. De nombreux outils d’IA peuvent être obtus pour les utilisateurs nouveaux et inexpérimentés, ce qui limite considérablement l’attrait commercial et pratique.

Comment DragGAN peut-il produire des sorties réalistes même pour des scénarios difficiles ?

DragGAN peut produire des sorties réalistes même pour des scénarios difficiles car il manipule les collecteurs d’images génératives apprises d’un GAN, ce qui tend à produire des sorties réalistes même pour des scénarios difficiles tels que des contenus occlus hallucinants et des formes déformantes qui suivent systématiquement la rigidité de l’objet.

Comment DragGAN peut-il être utilisé pour masquer des régions spécifiques d’une image ?

DragGAN peut être utilisé pour masquer des régions spécifiques d’une image en incluant une fonction de masquage qui permet aux utilisateurs de masquer des régions spécifiques d’une image pour affecter une région de pixels sélectionnée par l’utilisateur.

Comment DragGAN peut-il être utilisé pour ouvrir la gueule d’un lion dans une image ?

DragGAN peut être utilisé pour ouvrir la gueule d’un lion dans une image en permettant aux utilisateurs de déposer des points sur le haut et le bas du museau du lion, puis de les déplacer pour ouvrir la gueule du lion. DragGAN génère de nouveaux pixels pour l’intérieur de la gueule du lion, y compris des dents réalistes.

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Comment DragGAN peut-il être utilisé pour changer la pose d’un chien dans une image ?

DragGAN peut être utilisé pour changer la pose d’un chien dans une image en permettant aux utilisateurs de faire glisser un point de l’image pour atteindre précisément les points cibles de manière interactive pour l’utilisateur. Les utilisateurs peuvent également utiliser la fonction de masquage pour contrôler avec précision juste le visage du chien, résultant en un contrôle plus granulaire.

Résumé de l’article

DragGAN est un système de manipulation d’images basé sur des points qui utilise l’IA pour permettre aux utilisateurs de contrôler avec précision la pose, la forme, l’expression et la disposition des objets. Les utilisateurs peuvent déposer un point sur une image et modifier l’organisation et l’existence même des pixels, pas seulement la luminosité et la couleur. DragGAN utilise l’IA pour générer de nouveaux pixels en réponse à l’entrée de l’utilisateur. Il est différent des GAN typiques car il introduit un niveau de contrôle distinct sur l’emplacement des pixels que les GAN typiques n’offrent pas. L’interface utilisateur est simple et presque n’importe quel utilisateur peut tirer parti de la technologie sans comprendre la technologie sous-jacente. DragGAN peut produire des sorties réalistes même pour des scénarios difficiles et peut être utilisé pour masquer des régions spécifiques d’une image, ouvrir la gueule d’un lion dans une image et changer la pose d’un chien dans une image.