DragGAN

DragGAN : manipulation interactive basée sur des points sur le manifold d’images génératives

DragGAN est une technique de pointe qui permet aux utilisateurs de manipuler de manière interactive des images générées par des réseaux antagonistes génératifs (GAN). Cette approche novatrice permet un contrôle précis basé sur des points sur les caractéristiques de l’image, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités d’édition et de manipulation créatives d’images. Le code officiel de DragGAN a été présenté à SIGGRAPH 2023.

Qu’est-ce que DragGAN ?

DragGAN est une méthode de manipulation d’images générées par des GAN, en particulier StyleGAN. Il permet aux utilisateurs de sélectionner des points spécifiques sur une image et de les « faire glisser » vers de nouveaux emplacements, déformant ainsi l’image de manière contrôlée. Ceci est réalisé en optimisant l’espace latent du GAN, en guidant le processus de génération d’images pour qu’il corresponde à la manipulation souhaitée par l’utilisateur.

Comment fonctionne DragGAN ?

DragGAN fonctionne en permettant aux utilisateurs de sélectionner des « points de contrôle » sur une image et de spécifier des emplacements cibles pour ces points. L’algorithme optimise ensuite la représentation de l’espace latent du GAN de l’image pour déplacer les points de contrôle vers leurs cibles tout en préservant la qualité globale de l’image et le réalisme. Cela implique un équilibre délicat entre le déplacement des points spécifiés et le maintien de l’intégrité des structures d’image environnantes.

Principales caractéristiques et capacités:

• Manipulation interactive basée sur des points: DragGAN permet aux utilisateurs de manipuler directement des images en sélectionnant et en faisant glisser des points spécifiques, offrant ainsi un contrôle intuitif sur l’édition d’images.
• Manifold d’images génératives: la méthode fonctionne dans le manifold d’images génératives appris par les GAN, garantissant que les manipulations restent réalistes et cohérentes avec les données d’entraînement.
• Résultats de haute qualité: DragGAN est conçu pour produire des résultats de haute qualité, en préservant les détails de l’image et en évitant les artefacts pendant la manipulation.
• Intégration avec StyleGAN: L’implémentation est basée sur StyleGAN3, tirant parti de ses puissantes capacités de génération d’images.

Comment utiliser DragGAN ?

1. Exigences:
   • GPU compatible CUDA (recommandé)
   • Environnement Conda
   • Python 3.7+
   • Dépendances spécifiées dans environment.yml et requirements.txt
2. Installation:
   • Créer un environnement Conda à l’aide du fichier environment.yml fourni : conda env create -f environment.yml
   • Activer l’environnement : conda activate stylegan3
   • Installer des exigences supplémentaires : pip install -r requirements.txt
3. Télécharger les poids pré-entraînés:
   • Exécuter python scripts/download_model.py pour télécharger les poids StyleGAN2 pré-entraînés.
4. Exécuter l’interface graphique DragGAN:
   • Exécuter sh scripts/gui.sh (ou .\scripts\gui.bat sous Windows) pour démarrer l’interface graphique DragGAN. Cela permet aux utilisateurs de modifier les images générées par le GAN.

Pourquoi choisir DragGAN ?

DragGAN se distingue par son interface intuitive et ses résultats de haute qualité. Contrairement aux techniques traditionnelles d’édition d’images, DragGAN fonctionne dans l’espace latent du GAN, garantissant que les manipulations restent réalistes et cohérentes. Cela en fait un outil idéal pour l’édition créative d’images, permettant aux utilisateurs d’explorer de nouvelles possibilités et de générer un contenu visuel unique.

À qui s’adresse DragGAN ?

DragGAN convient pour :

• Chercheurs: Enquêter sur les GAN et les techniques de manipulation d’images.
• Artistes et concepteurs: Créer un contenu visuel unique et captivant.
• Amateurs: Explorer les capacités de l’édition d’images basée sur l’IA.

Détails techniques et implémentation:

L’implémentation de DragGAN est basée sur StyleGAN3 et comprend plusieurs composants clés :

• DNNLib: Une bibliothèque pour les réseaux neuronaux profonds.
• Gradio Utils: Utilitaires pour la création d’un visualiseur basé sur Gradio.
• GUI Utils: Utilitaires pour l’interface graphique DragGAN.
• Torch Utils: Utilitaires pour PyTorch.

Informations sur la licence:

Le code lié à l’algorithme DragGAN est concédé sous licence CC-BY-NC. Toutefois, la plupart de ce projet est disponible en vertu de conditions de licence distinctes : tous les codes utilisés ou modifiés à partir de StyleGAN3 sont soumis à la licence de code source Nvidia. Toute forme d’utilisation et de dérivé de ce code doit préserver la fonctionnalité de filigrane affichant « AI Generated ».

Exemples de cas d’utilisation

• Remodelage d’objet: Modifier la forme d’objets dans une image, comme modifier la pose d’un visage ou remodeler une voiture.
• Composition de scène: Réorganiser des éléments dans une scène pour créer de nouvelles compositions et des récits visuels.
• Exploration artistique: Expérimenter avec différentes manipulations d’images pour générer des œuvres d’art uniques et créatives.

DragGAN est un outil puissant qui ouvre de nouvelles possibilités de manipulation interactive d’images. En combinant la puissance des GAN avec un contrôle intuitif basé sur des points, DragGAN permet aux utilisateurs de créer des modifications d’images étonnantes et réalistes en toute simplicité.