DragGAN 核心技术详解：运动监督与点跟踪如何实现高精度图像编辑

? DragGAN 核心技术详解：运动监督与点跟踪如何实现高精度图像编辑

咱们都知道，图像编辑领域这些年发展得特别快，各种工具让人眼花缭乱。不过，要是说到能让人眼前一亮的，DragGAN 绝对算一个。这个由 MIT、谷歌、马普所等机构联手打造的模型，凭借着 “拽一拽关键点就能实现高精度图像编辑” 的本事，在 SIGGRAPH 2023 上可是赚足了眼球。那它到底是怎么做到的呢？今天咱们就来好好聊聊 DragGAN 的核心技术 —— 运动监督与点跟踪。

? 运动监督：驱动像素精准移动的引擎

在 DragGAN 里，运动监督就像是一个精准的导航系统，能驱动图像中的关键点朝着目标位置移动。不过，在 DragGAN 之前，业界关于如何监督 GAN 生成图像的点运动研究可不多。DragGAN 的研究者们另辟蹊径，提出了一种不依赖额外神经网络的运动监督损失（loss）。

具体来说，DragGAN 是通过生成器特征图上的偏移补丁损失（shifted patch loss）来实现运动监督的。举个例子，要是咱们想把控制点 p 移动到目标点 t，那就要监督 p 点周围的一小块 patch（红圈）向前移动一小步（蓝圈）。这个过程中，生成器的中间特征起到了关键作用，因为这些特征具有很强的鉴别能力，一个简单的损失就足以监督运动。

这里有个小细节得注意，运动监督步骤不容易提供控制点的精确新位置。所以，在实际操作中，咱们需要不断迭代优化，让控制点逐渐接近目标点。每次优化都会产生一个新的 latent code、一个新特征图和新图像。通过这种方式，DragGAN 就能实现对图像的精细调整。

? 点跟踪：确保关键点不 “迷路” 的法宝

说完了运动监督，咱们再来说说点跟踪。点跟踪的作用就是在图像变形过程中，更新控制点来跟踪图像中的被修改对象，防止关键点 “迷路”。要是控制点跟踪不准确，那下一步的运动监督就会出错，导致最终的编辑效果不理想。

在 DragGAN 之前，点跟踪通常是通过光流估计模型或粒子视频方法实现的。但这些方法存在一些问题，比如会严重影响效率，而且在 GAN 模型中存在伪影的情况下，可能会使模型遭受累积误差。DragGAN 的研究者们想出了一个新办法，他们通过最近邻检索在相同的特征空间上进行点跟踪。

为什么可以这么做呢？因为 GAN 模型的判别特征可以很好地捕捉到密集对应关系。具体来说，就是将初始处理点的特征表示为 f_i = F0 (p_i)，然后围绕 p_i 的区域定义为 Ω2 (p_i, r2)，通过在这个区域中搜索 f_i 的最近邻来获得追踪点的位置。这样一来，即使图像发生了变形，也能准确地找到关键点的新位置。

? 两大核心技术如何协同工作

运动监督和点跟踪这两个核心技术，在 DragGAN 中是相辅相成、协同工作的。当用户在图像上设置好控制点（红点）和目标点（蓝点）后，DragGAN 就会开始迭代执行运动监督和点跟踪这两个步骤。

在每一次迭代中，运动监督会驱动红色的控制点向蓝色的目标点移动，而点跟踪则用于更新控制点来跟踪图像中的被修改对象。这个过程会一直持续到控制点到达它们对应的目标点。通过这种方式，DragGAN 就能实现对图像的高精度编辑，无论是调整动物的姿势、改变汽车的形状，还是对人脸进行精细修图，都不在话下。

这里咱们可以举个例子。比如说，咱们想让一只狮子转头看向镜头。只需要在狮子的头部设置几个控制点和目标点，然后 DragGAN 就会通过运动监督和点跟踪，让狮子的头部逐渐转动，同时保持毛发、五官等细节的真实感。整个过程不需要复杂的操作，只需要简单地拖拽鼠标就能完成。

? 性能表现：速度与质量的双重保障

DragGAN 不仅在技术上有创新，在性能表现上也相当出色。大部分情况下，每一步拖拽修图，单张 RTX 3090 GPU 在数秒钟内就能搞定。这意味着用户可以在短时间内看到编辑效果，大大提高了工作效率。

在图像质量方面，实际评估（均方误差 MSE、感知损失 LPIPS）也超越了一系列类似的 “AI 修图” 模型，包括 RAFT 和 PIPs 等等。从视觉效果上看，DragGAN 生成的图像更加逼真，细节处理更加到位。比如说，在让狮子张大嘴的编辑中，AI 会自动为狮子 “安上” 牙齿，而且看起来非常自然，完全看不出是后期添加的。

? 应用场景：从创意设计到科研领域

DragGAN 的应用场景非常广泛，无论是在创意设计领域，还是在科研领域，都能发挥重要作用。

在创意设计方面，设计师们可以利用 DragGAN 轻松实现各种复杂的图像变形效果。比如说，将汽车的底座拉升，打造出加长豪华车的效果；或者调整模特的姿势，让原本普通的照片变得更加生动有趣。此外，DragGAN 还能用于人脸编辑，如生发、瘦脸、调整表情等，为摄影和美妆行业带来了新的可能性。

在科研领域，DragGAN 也有很大的潜力。例如，在医学影像分析中，医生可以通过 DragGAN 移动病灶，模拟不同情况下的治疗效果，为疾病的诊断和治疗提供参考。在生物学研究中，研究者们可以利用 DragGAN 调整细胞的形态，观察细胞的变化过程。

⚠️ 局限性与未来发展

虽然 DragGAN 非常强大，但它也存在一些局限性。比如说，由于它是基于 StyleGAN2 生成的图像进行 P 图的，而 StyleGAN2 的训练成本很高，因此 DragGAN 距离真正商业落地可能还有一段距离。此外，在论文中提到的 “单卡几秒钟修图” 的效果，主要还是基于 256×256 分辨率图像，对于更高分辨率的图像，生成效果还需要进一步验证。

不过，研究者们并没有停下探索的脚步。近年来，一些基于 DragGAN 的改进模型相继出现。例如，中科大和上海 AI Lab 的研究者们提出的 FreeDrag，就通过引入自适应更新的模板特征、模糊定位和线性搜索技术，在无需进行精确点跟踪的情况下，实现了更加稳定可靠的拖动编辑。这些研究成果为 DragGAN 的未来发展提供了新的思路和方向。

?️ 操作指南：轻松上手 DragGAN

说了这么多，相信大家已经迫不及待地想亲自体验一下 DragGAN 了。其实，DragGAN 的操作并不复杂，即使是没有专业背景的用户也能轻松上手。

首先，咱们可以通过在线版 DEMO 来快速体验 DragGAN 的魅力。项目官方提供了三种在线体验的方式，包括 Google Colab、HuggingFace Spaces 等。以 Google Colab 为例，只需要登录谷歌账号，打开 Colab 脚本，然后按照提示运行代码，就能在浏览器中打开 DragGAN 的网页界面。

在网页界面中，用户可以选择不同的预训练模型，设置种子、拖拽路径等参数。然后，通过点击 “Start” 按钮，就能开始图像编辑。在编辑过程中，用户可以随时点击 “Stop” 按钮查看效果，或者重置图像、点、蒙版等参数。

如果想要对现实中的图片进行处理，可以参考 PTI 项目。大致的操作就是，首先使用 PTI 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 里面。不过，这个过程相对复杂，需要一定的技术基础。