IT House'un 28 Haziran tarihli haberine göre, Max Planck Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü, MIT CSAIL ve Google'dan araştırmacılar yakın zamanda DragGAN adlı yeni bir GAN kontrol yöntemi üzerinde çalıştılar, fotoğrafın konusunu hızlı bir şekilde ayarlamak için tıklayıp sürüklemeniz yeterli. duruş, ifade, boyut ve açı vb. Proje şu anda GitHub'da açık kaynak. Araştırmacılar, yöntemlerinin GAN tabanlı işlemlerde SOTA'dan daha iyi performans gösterdiğini ve görüntü düzenleme için yeni yönler açtığını söylüyor. Önümüzdeki aylarda, nokta tabanlı düzenlemeyi 3B üretken modellere genişletmeyi umuyorlar.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
IT House'un 28 Haziran tarihli haberine göre, Max Planck Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü, MIT CSAIL ve Google'dan araştırmacılar yakın zamanda DragGAN adlı yeni bir GAN kontrol yöntemi üzerinde çalıştılar, fotoğrafın konusunu hızlı bir şekilde ayarlamak için tıklayıp sürüklemeniz yeterli. duruş, ifade, boyut ve açı vb. Proje şu anda GitHub'da açık kaynak. Araştırmacılar, yöntemlerinin GAN tabanlı işlemlerde SOTA'dan daha iyi performans gösterdiğini ve görüntü düzenleme için yeni yönler açtığını söylüyor. Önümüzdeki aylarda, nokta tabanlı düzenlemeyi 3B üretken modellere genişletmeyi umuyorlar.