StableDrag

StableDrag是一种基于点的图像编辑框架,旨在解决现有拖拽方法存在的不准确点跟踪和运动监督不完整的问题。它设计了一种判别式点跟踪方法和基于置信度的潜在增强策略,前者可精确定位更新的手柄点,从而提高长距离操作的稳定性;后者则负责确保所有操作步骤中优化的潜在表示质量尽可能高。该框架实例化了两种图像编辑模型StableDrag-GAN和StableDrag-Diff,能够通过广泛的定性实验和DragBench上的定量评估,获得更稳定的拖拽性能。

需求人群:

"适用于基于点的图像编辑任务,如对象去除、插入、变形等。"

使用场景示例:

通过拖拽操作消除图像中的某个物体

通过拖拽操作将一个物体插入到图像中

通过拖拽操作变形图像中的人物姿态

产品特色:

判别式点跟踪方法,精确定位更新点位置

基于置信度的潜在增强策略,优化潜在表示质量

实例化两种模型:StableDrag-GAN和StableDrag-Diff

提高基于点拖拽图像编辑的稳定性

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