Mpg
ユーザーのニーズに合った視覚コンテンツを合成するには、生成されたオブジェクトのポーズ、形状、表情、およびレイアウトの柔軟かつ正確なコントロールが必要です。
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何ですか Mpg?
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。
使用方法 Mpg
- ✅ Utilize the interactive point-based manipulation feature.
- ✅ Explore different objects like Lion, Cat, Dog, Horse, Elephant, Face, Human, Car, Microscope, and Landscapes.
- ✅ Download the paper and the code provided for further exploration.
の総トラフィック Mpg
特徴
- ⭐️ Pose, shape, expression, and layout controllability for generated objects.
- ⭐️ Interactive point-based manipulation for flexibility.
- ⭐️ Support for various objects including animals, humans, and inanimate objects.
- ⭐️ User-friendly tools for visual content synthesis.
- ⭐️ License for non-commercial use under Creative Commons CC BY-NC 4.0.
- ⭐️ Acknowledged support from ERC Consolidator Grant 4DReply (770784).
- ⭐️ Contact Xingang Pan for questions and clarifications.
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