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南京大学和腾讯的研究人员开发了一种名为StableDrag的新型基于AI的图像编辑方法,允许元素轻松移动到新位置,并保持正确的透视,根据他们的论文。该方法基于近期AI图像编辑的进展,如FreeDrag、DragDiffusion和Drag-GAN,并在基准测试中取得了显著更好的结果。苹果正在采用不同的操纵方法,MGIE使用文本提示添加、删除或更改对象无需选择特定区域。
去年5月,动动鼠标就能让图片变「活」得研究DragGAN吸引了AI圈的关注。我们可以改变并合成自己想要的图像,比如下图中让一头狮子转头并张嘴。更多技术细节和实验结果请参阅原论文。
StableDrag是一种基于点的图像编辑框架,专门解决现有拖拽方法存在的不准确点跟踪和运动监督不完整的问题。该工具设计了一种判别式点跟踪方法和基于置信度的潜在增强策略,以提高长距离操作的稳定性,并确保编辑过程中优化的潜在表示质量。StableDrag的产品特色判别式点跟踪方法,精确定位更新点位置基于置信度的潜在增强策略,优化潜在表示质量实例化两种模型:Stable
还记得DragGAN吗?这是一种可以拖动锚点进行图像编辑的技术,但当时代码发布后,由于生成速度慢,且不能自定义外部图片,逐渐被人们淡忘。一种新的技术StableDrag出现了,它是基于Diffusion模型的,也能完成类似的拖动锚点编辑图片的功能。通过在DragBench上进行广泛的定性实验和定量评估,证明了这两种模型能够实现更稳定的拖动性能。