- DragGAN是一种颠覆性的新型图像生成和编辑技术，它实现了前所未有的用户对图像创作过程的控制能力。
- 使用DragGAN，用户可以用鼠标拖放的方式在空白画布上概括构思图像，系统会自动生成图像细节。例如，用户可以拖拽画一个矩形作为“汽车”，拖拽一个圆作为“轮胎”，DragGAN会补全逼真的汽车图像细节。
- DragGAN系统由生成对抗网络(GAN)提供技术支持，可以学习正确渲染各类对象及场景的细节。用户拖放的组成部分及布局会作为条件输入，指导GAN生成符合构思的图像。
- 相比传统编辑工具，DragGAN使任何人都可以直接进行图像创作，避免了置入对象及精确调整所需的大量专业技能。相比纯生成式GAN，DragGAN给用户提供了前所未有的创作控制力。
- DragGAN开创了“拖放式图像创作”这一全新范式，有潜力降低图像内容产出的门槛，探索了人机合作的新方向。它或将推动计算机图形学、艺术创作等领域的进一步发展。
下载
环境
需要用到python和conda等工具。
python不用说了，这里conda可以到这里https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html只下载mini版，放弃官方Anaconda预打包的上百个科学计算工具包。
使用说明：https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html
打开终端执行初始化命令，这样以后在cmd中就能直接调用conda命令了
conda init
主程序
官方网站下载：https://github.com/XingangPan/DragGAN
找个目录解压缩。
模型文件
打开\scripts\download_models.json，找一个模型用迅雷等工具下载。
比如https://storage.googleapis.com/self-distilled-stylegan/dogs_1024_pytorch.pkl
{
"https://storage.googleapis.com/self-distilled-stylegan/lions_512_pytorch.pkl": "stylegan2_lions_512_pytorch.pkl",
"https://storage.googleapis.com/self-distilled-stylegan/dogs_1024_pytorch.pkl": "stylegan2_dogs_1024_pytorch.pkl",
"https://storage.googleapis.com/self-distilled-stylegan/horses_256_pytorch.pkl": "stylegan2_horses_256_pytorch.pkl",
"https://storage.googleapis.com/self-distilled-stylegan/elephants_512_pytorch.pkl": "stylegan2_elephants_512_pytorch.pkl",
"https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan2/versions/1/files/stylegan2-ffhq-512x512.pkl": "stylegan2-ffhq-512x512.pkl",
"https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan2/versions/1/files/stylegan2-afhqcat-512x512.pkl": "stylegan2-afhqcat-512x512.pkl",
"http://d36zk2xti64re0.cloudfront.net/stylegan2/networks/stylegan2-car-config-f.pkl": "stylegan2-car-config-f.pkl",
"http://d36zk2xti64re0.cloudfront.net/stylegan2/networks/stylegan2-cat-config-f.pkl": "stylegan2-cat-config-f.pkl"
}
创建目录checkpoints，将下载的模型放入其中并更名，在其前加上stylegan2_，比如stylegan2_lions_512_pytorch.pkl
安装
python
创建独立的Python环境，python后面可加上版本号
conda create -n draggan python
conda create -n draggan python=3.10.6
创建成功之后，激活虚拟环境：
conda activate draggan
安装依赖
pip install -r requirements.txt
执行
出错闪退
使用以下方式，会闪现后退出
python visualizer_drag.py checkpoints/stylegan2_lions_512_pytorch.pkl
正常执行
用这个命令可以正常执行
python visualizer_drag_gradio.py
在浏览器里输入：http://127.0.0.1:7860/ 打开页面，左上角可选择模型。
操作
参考：
DragGAN：简介，安装，使用！
Anaconda官网
Conda使用指南
