35.9k Star 开源神器，颠覆你的想象，指尖操控生成图像！

告别繁琐PS，只需拖拽，轻松驾驭GAN生成图像的强大力量

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

DragGAN 是一款基于 GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）的图像交互式编辑工具。它允许用户通过指定图像上的“控制点”和“目标点”，然后拖动控制点，从而实现对图像的精准操控。想象一下，你可以轻松地改变动物的姿势、调整物体的形状，甚至改变人脸的表情，而这一切只需要简单的拖拽操作！

主要特点与功能：

• 交互式操控： 通过拖拽控制点，直观地编辑 GAN 生成的图像。
• 高精度编辑： 能够实现对图像细节的精确控制，例如改变眼睛的位置、调整嘴巴的弧度等。
• 多种平台支持：
  • Linux: 提供了详细的 Docker 部署方案，方便用户在 Linux 环境下运行。
  • Windows: 提供了 bat 脚本，方便 Windows 用户启动 GUI 界面。
  • MacOS: 支持在 Silicon Mac M1/M2 芯片上利用 GPU 加速，也支持 CPU 运行。
  • Web Demo: 提供了 OpenXLab 和 Huggingface 平台上的 Web Demo，无需配置环境即可体验。

解决了什么痛点？

传统的图像编辑软件操作复杂，需要专业的技能和大量的学习成本。而 DragGAN 的出现，降低了图像编辑的门槛，即使是没有任何专业背景的用户，也能轻松上手，创造出令人惊艳的图像编辑效果。 此外，传统的GAN模型控制粒度有限，DragGAN 实现了对 GAN 生成图像的更精准控制。

如何使用？

1. 环境配置： 根据你的平台（Linux, Windows, MacOS）选择合适的配置方式，项目提供了详细的配置步骤。
2. 模型权重准备： 项目提供了脚本帮助你预先权重。同时也支持 StyleGAN-Human 和 Landscapes HQ (LHQ) 数据集。
3. 运行 GUI 或 Gradio Demo： 根据你的需求，选择运行 GUI 界面或 Gradio Demo。Gradio Demo 具有更好的跨平台性。

项目依赖：

• PyTorch
• CUDA (可选，用于 GPU 加速)
• StyleGAN3 (项目基于 StyleGAN3 开发)

其他信息
本代码基于 StyleGAN3 开发，部分代码借鉴了 StyleGAN-Human 项目。

协议
DragGAN 算法相关的代码遵循 CC-BY-NC 协议。 StyleGAN3 相关的代码遵循 Nvidia 源码协议。

怎么样，看完这个项目是不是觉得很棒？ 这个项目对于设计师、创意工作者以及所有对图像编辑感兴趣的人来说非常有用！ 快来转发给你的朋友们一起探索图像编辑的新纪元吧！