MIT与谷歌最新研究DragGAN：无损图像精确控制技术的重大突破

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5月20日，马克斯普朗克研究、麻省理工计算机与AI实验室、via-center、宾夕法尼亚大学和谷歌等联合发布了一篇名为《Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold》的论文。根据其Github主页显示，预计6月进行开源。

该论文提出了一种控制GAN的新方法 DragGAN，使用户能以无损的方式拖动几下鼠标就能改变图像形态。例如，将一张严肃的脸，拖动几下鼠标就能变成微笑的形态；将一匹站立的马，更改成奔跑形态等。

简单来说，DragGAN的功能与Photoshop的“液化”功能差不多，但比其更加强大、精准、易使用，尤其是DragGAN提供了可视化操作界面，即便不懂编程的人员也能快速上手使用。

目前，Midjourney等文生图产品无法精准表达用户想要的效果，想应用在实际业务中需要用Photoshop、Illustrator、C4D等专业设计软件进行大量更改。如果将DragGAN与Midjourney等一起使用，可以在无损的情况下进行精准更改，使得普通人也能成为专业设计师。

Github地址：https://github.com/XingangPan/DragGAN

项目展示：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/

论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.10973

DragGAN在基于GAN的图像处理领域取得了重大进步。该方法利用预训练的GAN生成紧密遵循用户输入且保持真实感的图像。通过优化潜在编码和点追踪过程，DragGAN提供像素级精确的图像变形和交互式性能。

DragGAN主要由两大部分组成：基于特征的运动监控和新型点追踪方法。运动监控允许用户引导图像中手柄点向目标位置移动；点追踪方法利用显著的生成器特征，来跟踪手柄点在移动过程中的位置。

因此，用户可以精确地改变动物、汽车、人类和风景等图片的，姿势、形状、表情、布局等属性。

DragGAN效果展示

相比传统方法，DragGAN提供了一种更灵活、精确和通用的控制GAN的方式，允许用户在图像上选择任意数量的手柄点和相应的目标点，通过移动这些手柄点以达到目标，允许用户控制一系列空间属性，而不管对象类别。

此外，DragGAN提供的方法不依赖于任何其他网络，例如，RAFT，可以能够高效地执行操作任务。从论文内容来看，DragGAN使用RTX 3090 GPU 只需几秒钟就能完成效果。在少量算力资源的情况下，允许用户进行实时的交互式图片编辑，从而能够快速迭代不同的图像布局。

在无损优化方面，DragGAN 的一个关键特征是它能够让用户输入二进制掩码，指示图像中的可移动区域。这允许对操作进行更细致的控制，有助于减少歧义并保持某些区域的固定属性。

如果使用传统的Photoshop的液化功能，将会对图片的原属性进行损坏，无法达到更好的融合效果。

根据DragGAN的展示效果来看，其应用范围非常广泛，例如，改变图片中一辆车的轮胎形状，改变车辆的位置，改变车辆的大小，点几个锚点拖动几下鼠标就能轻松完成。

不过研究人员也对DragGAN提出了担忧，未来开源后大量应用在实际业务中，希望不会应用在非法业务中，例如，侵害个人肖像权，通过改变图片形态进行造假等。

本文素材来源DragGAN，如有侵权请联系删除

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