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拖拽P图技术又升级了：StableDrag更稳、更准，南大、腾讯联合打造
重点标签 图像编辑、GAN、点跟踪、置信度、StableDrag
文章摘要
StableDrag：更稳定的图像拖拽编辑框架
南京大学和腾讯的研究者最近提出了一种新的图像编辑框架——StableDrag，旨在提供更稳定和精确的拖拽编辑体验。该框架通过两种独特的方法解决了现有技术中的两个主要问题：点跟踪不准确和动作监督不完整。这些问题可能导致编辑效果不理想。StableDrag的提出，使得图像编辑的质量和准确性得到了显著提升。
判别式点跟踪与置信动作监督
StableDrag框架的核心在于其判别式点跟踪方法和基于置信的潜在增强策略。判别式点跟踪方法通过学习一个卷积函数，能够精确地定位更新的操纵点，从而提高长程操纵的稳定性。而置信动作监督策略则确保在所有操纵步骤中，优化的潜在变量尽可能地高质量。这两个方法的结合，使得StableDrag在图像编辑过程中能够实现更精准的操作和更高质量的结果。
实验结果与评估
研究者在DragBench上对StableDrag-GAN和StableDrag-Diff进行了广泛的定性和定量评估。结果显示，这两种模型都能实现更稳定的拖拽效果，尤其是在移动操纵点和生成高保真度编辑结果方面。此外，研究者还通过消融实验进一步验证了StableDrag方法的有效性，并展示了其在不同编辑场景下的性能。
技术细节与未来工作
StableDrag的提出为图像编辑领域带来了新的技术突破。研究者在论文中详细介绍了StableDrag的技术细节，并提供了实验结果和评估数据。未来，StableDrag有望在图像编辑和人工智能领域得到更广泛的应用和发展。
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原文作者: 机器之心
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