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この研究では、生成的敵対ネットワーク（GANs）のインタラクティブなポイントベースの操作を可能にする新しい方法であるDragGANを紹介しています。DragGANは、生成されるオブジェクトのポーズ、形、表情、およびレイアウトを柔軟かつ正確に制御できます。既存のアプローチが注釈付きデータや事前の3Dモデルに依存するのとは異なり、DragGANを使用すると、ユーザーは画像上のポイントをインタラクティブに特定の目標位置に「ドラッグ」することができます。この操作は、ハンドルポイントの動きを目標に向かって誘導する特徴ベースのモーション監督と、識別的なGAN特徴に基づくポイント追跡システムによって実現されます。この方法は、学習された生成的画像多様体上で、動物、車、人間、風景など、さまざまなカテゴリーの操作を可能にします。結果として、画像操作やポイント追跡において以前の方法と比較してパフォーマンスが向上していることが示されています。GANインバージョンを通じた実際の画像操作も実証されています。このプロジェクトは、さまざまな機関によってサポートされており、クリエイティブ・コモンズライセンスの下で非商用利用向けに提供されています。詳しい情報は提供された連絡先を通じてアクセスできます。