项目介绍：Drag Your GAN - 交互式基于点的生成图像操作

欢迎来到"Drag Your GAN"项目，这是一个令人兴奋的工具，它让你可以与生成式对抗网络（GAN）互动，实现对生成图像的点操作。这个项目由一群顶尖的研究人员共同开发，包括Xingang Pan、Ayush Tewari、Thomas Leimkühler、Lingjie Liu、Abhimitra Meka和Christian Theobalt。本项目旨在让你能够以交互方式编辑和操作生成的图像，从而创造出令人惊叹的视觉效果。

SIGGRAPH 2023 会议论文

"Drag Your GAN"项目将在SIGGRAPH 2023会议论文中首次亮相。这是一个备受期待的研究成果，你可以在这里找到详细的研究论文。

项目特点

交互式编辑：你可以通过点击和拖拽的方式编辑生成的图像，实现点操作，从而创造独特的视觉效果。

如何开始

环境配置

如果你拥有CUDA显卡，请按照NVlabs/stylegan3的要求进行环境配置。一般的安装步骤包括以下命令，它们将设置正确的CUDA版本和所有Python包：

conda env create -f environment.yml
conda activate stylegan3

然后安装额外的要求：

pip install -r requirements.txt

如果你没有CUDA显卡（例如，在MacOS上使用Silicon Mac M1/M2或仅使用CPU），请尝试以下命令：

cat environment.yml | \
  grep -v -E 'nvidia|cuda' > environment-no-nvidia.yml && \
    conda env create -f environment-no-nvidia.yml
conda activate stylegan3

# 在MacOS上
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

运行DragGAN GUI

要启动DragGAN GUI，只需运行以下命令：

sh scripts/gui.sh

如果你使用的是Windows，可以运行以下命令：

.\scripts\gui.bat

这个GUI支持编辑GAN生成的图像。如果你要编辑真实图像，首先需要使用类似PTI的工具进行GAN反演。然后将新的潜在代码和模型权重加载到GUI中。

你也可以运行DragGAN Gradio演示，这对于Windows和Linux都是通用的：

python visualizer_drag_gradio.py

下载预训练的StyleGAN2权重

要下载预训练的权重，只需运行以下命令：

python scripts/download_model.py

如果你想尝试StyleGAN-Human和Landscapes HQ（LHQ）数据集，请从以下链接下载权重：StyleGAN-Human，LHQ，然后将它们放在./checkpoints目录下。

许可和引用

与DragGAN算法相关的代码根据CC-BY-NC许可进行许可。然而，项目的大部分内容都按照Nvidia Source Code License的独立许可条款提供。

任何形式的使用和衍生作品必须保留显示“AI Generated”的水印功能。

参考文献

如果你使用了这个项目，请引用以下BibTeX条目：

@inproceedings{pan2023draggan,
    title={Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold},
    author={Pan, Xingang and Tewari, Ayush, and Leimk{\"u}hler, Thomas and Liu, Lingjie and Meka, Abhimitra and Theobalt, Christian},
    booktitle = {ACM SIGGRAPH 2023 Conference Proceedings},
    year={2023}
}

项目介绍：Drag Your GAN – 交互式基于点的生成图像操作