Ya puedes instalar y probar DragGAN. Investigadores de diversas instituciones de todo el mundo se han unido para desarrollar un increíble método que permite manipular imágenes digitales de forma precisa y flexible. Este revolucionario enfoque, conocido como DragGAN, ha sido creado por expertos del 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. Lo mejor de todo es que ya está disponible en la plataforma GitHub para que todos puedan acceder a él.
A diferencia de las técnicas anteriores utilizadas para controlar las redes generativas adversarias (GAN), que son una forma de inteligencia artificial especializada en la generación de imágenes, DragGAN destaca por su mayor nivel de precisión y flexibilidad, ofreciendo numerosas aplicaciones. A menudo, los métodos convencionales se basan en datos de entrenamiento anotados manualmente o en modelos 3D preexistentes, lo cual puede limitar su versatilidad.
Su mayor ventaja es trabajar mediante el método de Arrastrar y Soltar
Lo que hace que DragGAN sea único es su capacidad para permitir a los usuarios arrastrar cualquier punto de una imagen hacia un destino específico de forma interactiva. Esto significa que cualquier persona puede modificar la postura, forma, expresión o diseño de diferentes categorías de imágenes, como animales, automóviles, personas, paisajes, con una precisión excepcional.
DragGAN se compone de dos componentes principales. En primer lugar, cuenta con una supervisión de movimiento basada en características que guía el punto seleccionado hacia su posición de destino. En segundo lugar, presenta un novedoso enfoque de seguimiento de puntos que registra la posición del punto seleccionado mediante funciones GAN.
Una de las grandes ventajas de DragGAN es su capacidad para generar resultados sumamente realistas, incluso en situaciones complejas. Por ejemplo, puede crear representaciones plausibles de contenido oscurecido o alterar formas de manera que se mantenga la estructura natural del objeto.
DragGAN ha demostrado superar con creces a los métodos anteriores
Tanto en la manipulación de imágenes como en el seguimiento de puntos. Si deseas obtener ejemplos concretos y más información al respecto, te invitamos a visitar el sitio web oficial del proyecto y descargar el código fuente en GitHub. ¡No te pierdas la oportunidad de explorar esta fascinante herramienta tecnológica!
Dejamo un video con varios ejemplos de lo que podemos hacer
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