出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013)先来看一段最近在网上非常火的视频：
视频展示了一项最新的 AI 技术——用户只需拖拽图片中的像素点和方向即可实现精确控制，从而对图片进行局部微调。
看到如此“神一般的操作”，国外科技大V直言 Photoshop “寄了”：
这项称作「DragGAN」的技术与最近火热的大语言模型无关，它是来自 Google 的研究人员与 Max Planck 信息学研究所和麻省理工学院 CSAIL 一起打造的新模型。从名字来看 (Drag Your GAN)，其本质上是为各种 GAN 开发的一种交互式图像操作方法。
GAN 是生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks) 的缩写，是深度学习中一种重要的方法。GAN 由两个神经网络组成，分别是生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)。这两个网络相互对抗，同时也在相互学习，因此得名"对抗"。在一个典型的 GAN 训练过程中，生成器的目标是生成尽可能真实的假样本，以欺骗判别器，而判别器的目标是识别出这些由生成器生成的假样本。这个过程类似于警察与伪钞制作者的博弈：伪钞制作者尽可能地制造真实的伪钞，而警察则尽可能地去识别这些伪钞。这个对抗过程会导致生成器生成的样本越来越逼真，判别器对真假样本的判别能力也越来越强。这种模型已经在很多领域取得了成功，包括图像生成、超分辨率、图像修复等。可以看到，这款基于 DragGAN 的工具能够非常直观地实现图像编辑，用户只需要控制图像中的像素点和方向，就可以让图像变形。如下面的 GIF 图所示。一句话总结：DragGAN 可以让用户快速调整照片主体的位置、姿态、表情、大小和角度等。
如今文本转图像的工具已经非常多了，但你输入的提示词跟你最终想要的图像并不一定能够完全一致，可能在大小、角度等各个方面存在一些偏差。DragGAN 真正有趣的地方在于，它不仅可以生成逼真的图像，还可以灵活和精确地控制图像。与之前的许多方法相比，DragGAN 的研究人员通过不依赖领域特定的建模或辅助网络，提出了一个通用框架。为了实现这一点，DragGAN 包含两个主要组成部分：基于特征的运动监督，引导手柄点向目标位置移动；
以及一种新的点追踪方法，利用判别生成器特征来定位手柄点的位置。
DragGAN 模型提供了一个明确的解决方案。界面与传统图像变形的方法相同，但与简单地模糊和涂抹现有像素不同，该模型的变形在 GAN 学习的图像流形上进行，会重新生成对象。
正如研究人员所写：“我们的方法可以产生遮挡内容的“幻象”，比如狮子嘴里的牙齿，也可以根据对象的刚性进行变形，比如马腿的弯曲。”
研究人员表示，他们的方法在基于 GAN 的操作中优于 SOTA，并为图像编辑开辟了新方向。在接下来的几个月里，他们希望将基于点的编辑扩展到 3D 生成模型。据称该项目的代码将在 6 月开源，目前其在 GitHub 上的 star 数量已超过 8K。
https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/
https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/data/paper.pdf
https://github.com/XingangPan/DragGAN
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