「拖拽」就能实现精准 P 图的 DragGAN，论文作者亲自揭秘技术了 ...

女孩放开那畜牲

在图像生成领域，以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型已然成为当前占据主导地位的范式。但扩散模型依赖迭代推理，虽然此方法可以实现具有简单目标的稳定训练，但推理过程需要高昂的计算成本。
在 Stable Diffusion 之前，生成对抗网络（GAN）是图像生成模型中常用的基础架构。相比于扩散模型，GAN 通过单个前向传递生成图像，因此本质上是更高效的。但由于训练过程的不稳定性，扩展 GAN 需要仔细调整网络架构和训练因素。因此，GAN 方法很难扩展到非常复杂的数据集上，这是 GAN 式微的原因之一。
当前，GAN 主要是通过手动注释训练数据或先验 3D 模型来保证其可控性，这通常缺乏灵活性、精确性和通用性。然而，一些研究者看重 GAN 在图像生成上的高效性，做出了许多改进 GAN 的尝试。
  e4 E$ e7 j* U, i6 X其中，来自马克斯普朗克计算机科学研究所、MIT CSAIL 和谷歌等机构的研究者们提出了一种强大的控制 GANs 的方式，即以用户交互的方式拖动图像的任何关键点以精确到达目标点。
, d  ~& x; ]& ]5 H0 o. w为了实现这一点，该研究提出了 DragGAN，它包含两个主要组成部分：1）基于特征的运动监督，用于驱动关键点向目标位置移动；2）一种新的点追踪方法，利用 GAN 的特征来定位关键点的位置。
( y7 g0 v3 P) [. [8 n1 f2 `0 o7 T通过 DragGAN，任何人都可以精确控制像素的移动位置来变形图像，从而操控各种空间属性，如动物、汽车、人类、风景等的姿态、形状、表情和布局。由于这些操控在 GAN 的生成图像流形上进行，因此 DragGAN 可以生成被遮挡的内容和以及保证物体的形变符合物体的结构。定性和定量比较都表明，DragGAN 在图像操控和点追踪任务上优于先前的方法。此外，该研究还展示了通过 GAN 重建操控真实图像的例子。
为了让大家更好的了解这一研究，机器之心最新一期线上分享邀请到了 DragGAN 论文第一作者潘新钢，通过本次分享，大家可以更深入的了解这一项研究。

: }9 T: @9 R% O- I
4 u5 }6 S( \, o* s5 ~8 b
8 W" A/ Y: x# }) J0 ^分享主题：Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
嘉宾简介：潘新钢是南洋理工大学计算机科学与工程学院助理教授。此前他在马克斯普朗克计算机科学研究所从事博士后研究。他于清华大学获得学士学位，于香港中文大学 MMLAB 获得博士学位，师从汤晓鸥教授。他的主要研究方向是生成式 AI。
: U" g, s) `% W0 @6 B5 J) b5 M5 ~. m6 X分享摘要：这次分享将主要介绍 DragGAN，一种新的图像编辑方法。通过 DragGAN，用户可以通过交互的方式拖动 GAN 所生成的图像的任何关键点以精确到达目标点，从而实现对各种空间属性如姿态、形状、表情和布局等的操控。
# P4 Z: t5 ~+ @8 z" @( o$ J2 c相关链接
* W9 T5 \; n  O1 c论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.10973
  b! Y5 I( d3 u' O" C) x" S& _项目主页链接：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/
) A9 O* X% j! r( \  b( W$ |+ `直播间：关注机器之心机动组视频号，立即预约直播。
$ p' @4 ~1 p9 o; L+ K/ w
6 U9 Y( |% P( v* Z
交流群：本次直播设有 QA 环节，欢迎加入本次直播交流群探讨交流。
) M/ Q" \3 [3 g8 L1 u* Z# I