# 生成對抗網絡

GGHead是一種基於3D高斯散射表示的3D生成對抗網絡（GAN），用於從2D圖像集合中學習3D頭部先驗。該技術通過利用模板頭部網格的UV空間的規則性，預測一組3D高斯屬性，從而簡化了預測過程。GGHead的主要優點包括高效率、高分辨率生成、全3D一致性，並且能夠實現即時渲染。它通過一種新穎的總變差損失來提高生成的3D頭部的幾何保真度，確保鄰近渲染像素來自UV空間中相近的高斯。

StyleSketch是一種從面部圖像中提取高分辨率風格化素描的方法。該方法利用預訓練StyleGAN的深層特徵的豐富語義，能夠僅使用16對人臉和相應素描圖像對來訓練素描生成器。通過分階段學習中的部分損失，StyleSketch能夠快速收斂並提取高質量的素描。與現有的最先進素描提取方法和少量樣本圖像適應方法相比，StyleSketch在提取高分辨率抽象面部素描的任務上表現更優。

Avatar是一個簡單的網頁應用,它可以幫助用戶隨機生成不同風格的頭像。該應用提供多種頭像形式,包括半身像、坐姿和站姿,用戶可以根據自己的喜好選擇。該應用使用了生成對抗網絡技術,可以輸出高質量、細節豐富的頭像圖像。相比傳統頭像製作方式,它更加簡便快捷,並可以產出更加個性化的頭像。總體來說,這是一個實用有趣的網頁應用,適合需要頭像的各種場景。

AI判官是一個AI生成圖像鑑別挑戰的網站。它提供了普通模式、無盡模式和競速模式三種遊戲玩法。用戶可以通過不同難度的遊戲來提高自己分辨真實圖片和AI生成圖片的能力。該網站提供大量高質量的真實圖片和AI生成圖片作為判別素材。它的出現是對近期AI生成圖片技術的一個回應,旨在提高公眾的媒體識讀能力。

Neuroid是一個基於人工智能的3D建模和動畫生成工具,允許用戶通過簡單快捷的操作把創意轉化為複雜的3D模型和動畫,從而提高創作效率。該產品利用了生成對抗網絡的強大能力,實現了3D運動設計領域的革新。Neuroid可以分析大量的數據集,學習各種運動模式,解鎖設計師在運動設計過程中前所未有的創造力和效率。

MindOne是一個一站式的AI生成工具App。它整合了多種前沿的AI模型,包括文字生成、圖像生成、聊天機器人等功能。用戶可以通過MindOne快速生成各種效果的圖像,並可以自定義不同的風格和場景。此外,它還內置多種先進的NLP模型,支持智能問答、文本摘要、語音識別等功能。MindOne簡單易用的界面設計和合理的價格策略,讓普通用戶也能無障礙地使用頂級AI技術,開啟屬於自己的AI之旅。

Magnific AI是一個使用生成式AI技術實現極高分辨率圖像上標的工具。它不僅可以實現極高分辨率,還可以根據用戶的提示和參數添加更多細節。該工具可用於提高肖像、插圖、視頻遊戲資產、風景照片等的分辨率和細節。

Stable Diffusion XL(SDXL)是一個生成對抗網絡模型,能夠用更短的提示生成富有表現力的圖像,並在圖像中插入文字。它基於 Stability AI 開發的 Stable Diffusion 模型進行了改進,使圖像生成更加高質量和可控,支持用自然語言進行本地化圖像編輯。該模型可用於各種創意設計工作,如概念藝術、平面設計、視頻特效等領域。

Drag Your GAN是一個交互式的點操作生成對抗網絡（GAN）的工具。它通過拖動圖像上的點來精確控制生成圖像的姿態、形狀、表情和佈局。通過Drag Your GAN，用戶可以操縱不同類別的圖像，如動物、汽車、人類、風景等。這些操縱是在學習的生成圖像流形上進行的，因此即使在挑戰性場景下（如幻象遮擋內容和保持對象剛性形變），也能產生逼真的輸出。Drag Your GAN優於先前方法在圖像操作和點跟蹤任務上的表現。

Drag Your GAN是一款交互式基於點的生成對抗網絡（GAN）圖像操控工具。通過拖動圖像中的點來精確地操控圖像的姿態、形狀、表情和佈局。該工具通過兩個主要組件實現：1）基於特徵的運動監督，使點的位置朝目標位置移動；2）一種新的點追蹤方法，利用判別GAN特徵來不斷定位點的位置。用戶可以操控各種類別的圖像，如動物、汽車、人物、風景等。通過在GAN學習的圖像空間上進行操控，該工具能夠產生逼真的輸出，甚至能夠處理挑戰性場景，如生成遮擋內容和保持對象形狀的連貫性。該工具在圖像操控和點追蹤任務上優於現有方法，同時還展示了通過GAN反演對真實圖像進行操控的能力。