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El estudio presenta DragGAN, un método novedoso para la manipulación interactiva basada en puntos de redes generativas adversariales (GANs) que proporciona un control flexible y preciso sobre la pose, la forma, la expresión y la disposición de los objetos generados. A diferencia de los enfoques existentes que dependen de datos anotados o modelos 3D previos, DragGAN permite a los usuarios "arrastrar" puntos en una imagen a posiciones objetivo específicas de manera interactiva. Este control se facilita mediante una supervisión de movimiento basada en características que guía el movimiento del punto de control hacia el objetivo y un sistema de seguimiento de puntos basado en características discriminativas de GAN. El método permite la manipulación de diversas categorías como animales, coches, humanos y paisajes en el conjunto de imágenes generativas aprendidas. Los resultados indican un rendimiento mejorado en la manipulación de imágenes y el seguimiento de puntos en comparación con métodos anteriores. También se demuestra la manipulación de imágenes reales mediante la inversión de GAN. El proyecto está apoyado por diversas instituciones y se pone a disposición para uso no comercial bajo una licencia Creative Commons. Se pueden acceder a más detalles a través de la información de contacto proporcionada.