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合成满足用户需求的视觉内容通常需要对生成对象的姿势、形状、表情和布局进行灵活而精确的控制。现有方法通过手动注释的训练数据或先前的3D模型来获得生成对抗网络(GAN)的可控性,但这些方法通常缺乏灵活性、精确性和通用性。在这项工作中,我们研究了一种强大但较少探索的控制GAN的方法,即以用户交互的方式“拖动”图像的任意点以精确到达目标点,如图1所示。为了实现这一目标,我们提出了DragGAN,它由两个主要组件组成,包括:1)基于特征的运动监督,驱动手柄点向目标位置移动,2)一种新的点跟踪方法,利用判别性GAN特征来持续定位手柄点的位置。通过DragGAN,任何人都可以通过精确控制像素的去向来使图像变形,从而操纵不同类别(例如动物、汽车、人类、风景等)的姿势、形状、表情和布局。由于GAN的生成图像流形,即使在具有挑战性的场景中,它们也倾向于产生逼真的输出,例如幻觉被遮挡的内容和始终遵循对象刚性的变形形状。定性和定量比较都证明了DragGAN在图像处理和点跟踪任务中相对于现有方法的优势。我们还展示了通过GAN反转对真实图像进行操作。

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