DragGAN：用鼠标拖拽点来编辑图片的AI神器

你是否曾经想过，如果你可以用鼠标在图片上任意拖拽点，就能改变图片的内容，你会怎么感觉？这听起来像是魔法，但其实已经成为了现实。DragGAN是一个用鼠标拖拽点来编辑图片的AI模型，它可以根据你的输入，生成逼真的图片，而不是像传统的图片编辑工具那样，只能扭曲或裁剪现有的像素。DragGAN可以创造新的内容，来匹配你的意图。比如，你可以用DragGAN把狮子的嘴巴张开，或者把汽车变成另一个型号。DragGAN在后台跟踪用户的输入，并生成适合变化的图片。

DragGAN是怎么实现的？

DragGAN是一个基于深度学习的生成模型，它使用了生成对抗网络（GANs）作为核心技术。GANs是一种可以生成各种类型数据的AI模型，它由两个部分组成：一个生成器（generator）和一个判别器（discriminator）。生成器的任务是根据输入数据生成新的数据，判别器的任务是判断数据是真实的还是生成的。通过不断地训练和对抗，生成器可以学习到如何生成逼真的数据，判别器可以学习到如何区分真假数据。

DragGAN使用了一个特殊的GANs模型，叫做Drag Your GAN（DY-GAN）。DY-GAN的生成器可以根据输入的图片和拖拽点的位置，生成新的图片。DY-GAN的判别器可以根据输入的图片和拖拽点的位置，判断图片是否符合用户的意图。DY-GAN使用了两个主要的技术来实现这个功能：一个是基于特征的运动监督（feature-based motion supervision），另一个是基于生成器特征的点跟踪（point tracking with generator features）。

基于特征的运动监督是一种让生成器根据用户输入的拖拽点来移动像素的方法。它通过计算输入图片和生成图片在拖拽点附近的特征差异，来指导生成器调整像素的位置，使得拖拽点能够准确地到达目标位置。

基于生成器特征的点跟踪是一种让判别器根据用户输入的拖拽点来评估图片质量的方法。它通过提取生成器在不同层次上输出的特征，来定位拖拽点在生成图片中的位置，然后根据这些位置和目标位置之间的距离，来计算一个损失函数，用来反馈给生成器和判别器。

通过这两个技术，DY-GAN可以实现用鼠标拖拽点来编辑图片的功能，同时保证生成图片的质量和逼真度。

总结

DragGAN是一个用鼠标拖拽点来编辑图片的AI神器，它可以根据你的输入，生成逼真的图片，而不是像传统的图片编辑工具那样，只能扭曲或裁剪现有的像素。DragGAN使用了一个特殊的GANs模型，叫做DY-GAN，它使用了基于特征的运动监督和基于生成器特征的点跟踪两个技术，来实现用鼠标拖拽点来编辑图片的功能，同时保证生成图片的质量和逼真度。DragGAN是一个非常有趣和有用的技术，它可以为各种领域和应用提供便利和创新。

参考

1: [2305.10973] Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold

2: DragGAN is the AI editing tool you’ll love | Creative Bloq

3: What Is DragGAN AI Photo Editor And How To Use It? - Dataconomy

4: 【DragGan】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold - YouTube

5: DragGAN: A new era in image editing? - the-decoder.com

6: Zeqiang-Lai/DragGAN - GitHub