GAN逆袭归来！清华校友论文引爆AI绘图圈，一秒把大象P转身，Diffusion黯然失色

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  新智元报道  

5月18日，一颗炸弹在AI绘图圈炸响。

从此，AI可以精准修图了，哪里不准修哪里，AIGC，已然到达了全新的里程碑！

这篇引爆绘图圈的核弹级论文，名为「Drag Your GAN」，由MPII、MIT、宾大、谷歌等机构的学者联合发布。目前已被SIGGRAPH 2023录用。

而且因为太过火爆，这个项目一经发布，网页就经常处于崩溃状态。

项目地址：https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/

顾名思义，通过DragGAN，就可以任意拖动图像了，无论是对象的形状、布局、姿态、表情、位置、大小，都可以做到精准控制。

只要拖拽动作，确定生成图像的起点和终点，再根据对象的物理结构，用GAN生成在精细尺度上符合逻辑的图像，一张挑不出破绽的图就生成了。

拍的照片表情不好？修！脸型不够瘦？修！脸冲镜头的角度不对？修！

（简直就是一个超强版的Photoshop）

轻轻一拖动，就能想把耷拉着的狗耳朵提起来，让狗狗从站着变成趴下，以及让狗狗瞬间张嘴微笑。

现在，甲方提出「让大象转个身」的要求，终于可以实现了。

所以，广大修图师的饭碗是要被端了？

从此，我们正式进入「有图无真相」时代。

这种DragGAN可控图像合成方法，具有广泛的应用场景，只有你想不到，没有它做不到。

Midjourney、Stable Diffusion、Dalle-E等AI绘图工具生成的图像，都可以用DragGAN来微调细节，生成任何想要的效果。

模特的姿势可以随意改变，短裤可以变成九分裤，短袖可以变长袖。

湖边的树可以瞬间长高，湖里的倒影也跟着一起改变。

原图中的太阳没露脸？无所谓，DragGAN会给你造个日出。

猫猫的正脸一下子变侧脸，角度精细可调。

甚至连汽车也能一键「敞篷」。

不得不说，AI绘图圈，真的太卷了。上一个工具还没完全学会呢，下一个革命性产品就又来了。

有了DragGAN的加持，各种AI画图工具的「阿喀琉斯之踵」再也不是弱点。

并且，DragGAN在单颗3090显卡上生成图像，仅仅需要几秒钟。

可以想象，绘图、动画、电影、电视剧等领域，都将迎来大地震。

DragGAN看起来像Photoshop的Warp工具，但它的功能实现了核弹级的增强——它让你不只是在像素周围简单地移动，而是使用AI来重新生成底层对象，甚至还能像3D一样旋转图像。

研究者团队指出，这项工作真正有趣的地方不一定是图像处理本身，而是用户界面。

我们早就能用GAN之类的AI工具来生成逼真的图像，但缺乏足够的灵活性和精度，无法得到我们想要的确切姿势。

但DragGAN提供的，绝不是简单地涂抹和糊化现有像素，而是重新生成主体。

正如研究者所写：「你的方法可以产生幻觉，就像狮子嘴里的牙齿一样，并且可以随着物体的刚性而变形，就像马腿的弯曲一样。」

DragGAN的横空出世表明，GAN模型开始模型了，或许它会比Diffusion模型（DALLE.2、Stable Diffusion和Midjourney）更具影响力。

此前，Diffusion模型一直在AI绘图领域大受欢迎，但生成式对抗网络GAN也引起了人们广泛的兴趣，Ian Goodfellow2017年提出GAN理论后，三年后它再次复兴。

在这项工作中，团队研究了一种强大但还未被充分探索的控制GAN的方法——以交互的方式将图像中任意一点精确「拖动」至目标点。

DragGAN主要包括以下两个主要组成部分：

1. 基于特征的运动监控，驱动操作点向目标位置移动

2. 一个新的点跟踪方法，利用区分性的GAN特征持续定位操作点的位置

通过DragGAN，任何人都可以对像素进行精确的控制，进而编辑如动物、汽车、人类、风景等多种类别的姿态、形状、表情和布局。

由于这些操作在GAN的学习生成图像流形上进行，因此它们倾向于生成逼真的输出，即使在富有挑战性的场景下也是如此，例如被遮挡的内容和变形的图像。

定性和定量的对比表明，DragGAN在图像操作和点跟踪任务中，都明显优于先前的方法。

拖拽编辑

在DragGAN的加持下，用户只需要设置几个操作点（红点），目标点（蓝点），以及可选的表示可移动区域的mask（亮区）。然后，模型就会自动完成后续的图像生成，

其中，动态监控步骤会让操作点（红点）向目标点（蓝点）移动，点追踪步骤则通过更新操作点来追踪图像中的对象。此过程会一直持续，直到操作点达到其相应的目标点。

流程

具体来说，团队通过在生成器的特征图上的位移修补损失来实现动态监控，并在相同的特征空间中通过最近邻搜索进行点追踪。

方法

值得注意的是，用户可以通过添加mask的方式，来控制需要编辑的区域。

可以看到，当狗的头部被mask时，在编辑后的图像中，只有头部发生了移动，而其他区域则并未发生变化。但如果没有mask的话，整个狗的身体也会跟着移动。

这也显示出，基于点的操作通常有多种可能的解决方案，而GAN会倾向于在其从训练数据中学习的图像流形中找到最近的解决方案。

因此，mask功能可以帮助减少歧义并保持某些区域固定。

mask的效果

在真实图像的编辑中，团队应用GAN反转将其映射到StyleGAN的潜在空间，然后分别编辑姿势、头发、形状和表情。

真实图像的处理

到目前为止，团队展示的都是基于「分布内」的编辑，也就是使用训练数据集内的图像来实现编辑。

但DragGAN实际上具有强大的泛化能力，可以创建出超出训练图像分布的图像。比如，一个张得巨大的嘴，以及一个被极限放大的车轮。

在某些情况下，用户可能希望始终保持图像在训练分布中，并防止这种超出分布的情况发生。实现这一目标的方法可以是对潜在代码𝒘添加额外的正则化，但这并不是本文讨论的重点。

泛化能力

比较分析

首先，与UserControllableLT相比，DragGAN能够编辑从输入图像中检测到的特征点，并使其与从目标图像中检测到的特征点相匹配，而且误差很小。

从下图中可以看出，DragGAN正确地张开了照片中人物的嘴，并调整了下巴的形状来匹配目标的脸型，而UserControllableLT未能做到这一点。

脸部特征点编辑

在DragGAN与RAFT、PIPs和无追踪的定性比较中，可以看得，DragGAN可以比基线更准确地跟踪操作点，进而能够产生更精确的编辑。

定性比较

而在移动操作点（红点）到目标点（蓝点）的任务上，定性比较的结果显示，DragGAN在各种数据集上都取得了比UserControllableLT更加自然和优秀的效果。

定性比较

如表1所示，在不同的点数下，DragGAN都明显优于UserControllableLT。而且根据FID的得分，DragGAN还保留了更好的图像质量。

由于具有更强的跟踪能力，DragGAN还实现了比RAFT和PIPs更精确的操纵。正如FID分数所显示的，如果跟踪不准确的话，很可能会造成编辑过度，从而降低图像质量。

虽然UserControllableLT的速度更快，但DragGAN在很大程度上提升了这项任务的上限，在保持相对较快的运行时间的同时，实现了更靠谱的编辑。

定量分析

定量分析

结果讨论

DragGAN是一种基于点的交互式图像编辑方法，该方法利用预训练的GAN来合成图像。其中，这些合成图像不仅精确地遵循了用户的输入，而且还能保持在真实图像的流形上。

此外，与之前的方法相比，团队提出的DragGAN还是一个通用框架，并不依赖于特定领域的建模或辅助网络。

这是通过两个新颖的组件来实现的，它们都是利用GAN的中间特征图的辨别质量，来生成像素精确的图像形变和交互性能：

1. 一个优化潜在代码的方法，逐步将多个操作点移向目标位置

2. 一个点追踪程序，真实地追踪操作点的轨迹

总结来说，全新的DragGAN在基于GAN的编辑方面要优于现有的技术，并为使用生成式先验的强大图像编辑开辟了新的方向。

至于未来的工作，团队计划将基于点的编辑扩展到3D生成模型。

模型局限

尽管具有一定的泛化能力，但DragGAN的编辑质量仍受训练数据多样性的影响。

如下图（a）所示，创建一个训练分布外的人体姿势，可能会生成错误的图像

此外，如图（b）（c）所示，在无纹理区域的操作点在追踪时有时会有更多的漂移。

因此，团队建议尽量去选择纹理丰富的操作点。

Xingang Pan

论文一作Xingang Pan，即将上任南洋理工大学计算机科学与工程学院MMLab@NTU的助理教授（2023年6月）。

目前，他是马克斯·普朗克计算机科学研究所的博士后研究员，由Christian Theobalt教授指导。

在此之前，他于2016年在清华大学获得学士学位，并2021年在香港中文大学多媒体实验室获得博士学位，导师是汤晓鸥教授。

Lingjie Liu

Lingjie Liu是宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系的Aravind K. Joshi助理教授，负责宾大计算机图形实验室，同时也是通用机器人、自动化、传感和感知（GRASP）实验室的成员。

在此之前，她是马克斯·普朗克计算机科学研究所的Lise Meitner博士后研究人员。并于2019年在香港大学获得博士学位。