DragGAN

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。
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。
虽然公布了源代码，但源代码有严格的限制：
本作品及其任何衍生作品只能用于或打算用于非商业用途。尽管有上述规定，英伟达公司及其附属机构可以在商业上使用该作品和任何衍生作品。在此，”非商业” 是指仅用于研究或评估目的。

项目地址：https://github.com/XingangPan/DragGAN