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StableDrag是一種基於點的影象編輯框架,旨在解決現有拖拽方法存在的不準確點跟蹤和運動監督不完整的問題。它設計了一種判別式點跟蹤方法和基於置信度的潛在增強策略,前者可精確定位更新的手柄點,從而提高長距離操作的穩定性;後者則負責確保所有操作步驟中最佳化的潛在表示質量儘可能高。該框架例項化了兩種影象編輯模型StableDrag-GAN和StableDrag-Diff,能夠透過廣泛的定性實驗和DragBench上的定量評估,獲得更穩定的拖拽效能。
需求人群：
"適用於基於點的影象編輯任務,如對象去除、插入、變形等。"
使用場景示例：
透過拖拽操作消除影象中的某個物體
透過拖拽操作將一個物體插入到影象中
透過拖拽操作變形影象中的人物姿態
產品特色：
判別式點跟蹤方法,精確定位更新點位置
基於置信度的潛在增強策略,最佳化潛在表示質量
例項化兩種模型:StableDrag-GAN和StableDrag-Diff
提高基於點拖拽影象編輯的穩定性