DragGAN utiliza una técnica innovadora para manipular imágenes
La técnica permite "arrastrar" cualquier punto de la imagen para llegar con precisión a los puntos objetivo de manera interactiva con el usuario. Recientemente, un grupo de investigadores publicó un artículo que presenta DragGAN, una innovadora técnica para manipular imágenes generadas.
Este método permite a los usuarios arrastrar puntos de forma interactiva en las imágenes para lograr un posicionamiento preciso en los puntos de destino.
El método consta de dos componentes clave. El primero es la supervisión de movimiento basada en funciones, que guía el movimiento del punto de control hacia la posición deseada. El segundo componente implica un nuevo enfoque de seguimiento de puntos que utiliza características discriminatorias de una GAN para localizar continuamente las posiciones de los puntos de control.
Deformar imágenes de manera flexible
Con DragGAN, las personas pueden deformar imágenes de manera flexible mientras mantienen un control total sobre la ubicación de los píxeles. Esto permite la manipulación de diversas categorías, como animales, automóviles, humanos, paisajes, entre otros, lo que posibilita ajustes en la pose, la forma, la expresión y el diseño.
Según el equipo, estas manipulaciones se realizan en una variedad de imágenes generativas aprendidas de una GAN, lo que tiende a producir resultados realistas incluso en escenarios desafiantes como alucinaciones de contenido ocluido y formas deformantes que siguen constantemente la rigidez del objeto.
Tanto las comparaciones cualitativas como las cuantitativas demuestran la ventaja de DragGAN sobre enfoques anteriores en las tareas de manipulación de imágenes y seguimiento de puntos.
Tienes más información en su página: https://huggingface.co/papers/2305.10973.
DragGAN supera con creces a Photoshop Warp
La inteligencia artificial (IA) sigue sorprendiendo a medida que los investigadores desarrollan un nuevo sistema de manipulación de imágenes llamado DragGAN, que promete revolucionar la edición de imágenes.
El objetivo de los investigadores era mejorar la precisión y la flexibilidad de los modelos de aprendizaje profundo para la manipulación de imágenes. Su método utiliza una Red Generativa Antagónica (GAN) para generar una nueva imagen basada en áreas específicas seleccionadas y modificadas por el usuario. Este enfoque supera a los métodos existentes en términos de precisión y eficiencia.
La innovadora técnica de edición basada en puntos implementada en DragGAN ofrece a los usuarios la capacidad de realizar modificaciones precisas en áreas específicas de una imagen sin afectar el conjunto completo. Este avance revoluciona aplicaciones en campos como la moda, la publicidad y el entretenimiento, donde se busca la personalización y la adaptación a necesidades específicas. Ahora es posible crear diseños únicos y realizar ajustes focalizados, abriendo un mundo de posibilidades creativas y mejorando la experiencia visual en diversos ámbitos.
El programa supera a otros que también utilizan IA
DragGAN rompe las barreras de las herramientas tradicionales de manipulación de imágenes al ofrecer a los usuarios una experiencia similar a la edición de modelos 3D. Esto proporciona un control y una precisión sin precedentes. Incluso al tratar con contenido complejo y oculto, como la generación de dientes dentro de la boca abierta de un león, DragGAN produce resultados realistas que siguen la estructura del objeto, como la flexión de la pata de un caballo.
Los investigadores han compartido ejemplos impresionantes que muestran el poder de DragGAN en la manipulación de imágenes. Desde modificar la postura de un perro hasta ajustar la altura y los reflejos de una cadena montañosa detrás de un lago, e incluso realizar cambios drásticos en la apariencia y el comportamiento de un león. Además de su capacidad sobresaliente, DragGAN se destaca por su interfaz fácil de usar, lo que permite que incluso aquellos que no están familiarizados con la tecnología subyacente puedan aprovechar su poder.
El código fuente de DragGan ya está disponible
Investigadores de diferentes instituciones de todo el mundo, como el Instituto Max Planck de Informática, el MIT, la Universidad de Pensilvania, Google AR/VR y el Centro de Investigación de Computación Visual, Interacción e IA de Saarbrücken, han creado un nuevo método para manipular imágenes digitales de manera precisa y flexible. Este método, llamado "DragGAN", ya está disponible en GitHub.
A diferencia de los enfoques anteriores para controlar las redes generativas adversarias (GAN), que son una forma de inteligencia artificial utilizada para generar imágenes, DragGAN ofrece un mayor nivel de precisión y flexibilidad, y se puede aplicar de muchas maneras. Los métodos tradicionales a menudo se basan en datos de entrenamiento anotados manualmente o en modelos 3D preexistentes, lo cual puede limitar su versatilidad.
Lo que hace único a DragGAN es su capacidad de permitir a los usuarios "arrastrar" cualquier punto de una imagen hacia un punto específico de destino de manera interactiva. Esto permite a cualquier persona cambiar la postura, forma, expresión o diseño de diversas categorías de imágenes, como animales, automóviles, personas, paisajes, con una precisión excepcional.
DragGAN se compone de dos componentes principales. El primero es una supervisión de movimiento basada en características, que guía el punto seleccionado hacia su posición de destino. El segundo es un nuevo enfoque de seguimiento de puntos, que registra la posición del punto seleccionado utilizando funciones GAN.
Una de las ventajas de DragGAN es que genera resultados muy realistas incluso en situaciones complejas. Por ejemplo, puede crear representaciones creíbles de contenido oscurecido o alterar formas de una manera que siga la estructura natural del objeto.
Este sistema ha demostrado tener ventajas significativas en comparación con los métodos anteriores tanto en la manipulación de imágenes como en el seguimiento de puntos. Si deseas ver ejemplos y obtener más información, puedes visitar el sitio web del proyecto y descargar el código fuente en GitHub.
