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简介
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。
截图
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
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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