Aceleração do processo de edição de imagens baseadas em StyleGANs - Rocha, Maurício Barbosa da (2024)
Este trabalho explora o potencial dos modelos generativos, em particular as Generative Adversarial Networks (GANs), no contexto da edição de imagens. Ao manipular vetores de características, essas técnicas possibilitam a criação de imagens fotorrealistas e oferecem uma abordagem mais intuitiva e controlada para a edição de atributos específicos. Por meio de experimentos e análises, este estudo concentra-se em aprimorar a técnica DragGAN, uma abordagem de edição de imagens baseada na arquitetura StyleGAN2. Nosso objetivo é melhorar a eficiência na manipulação de vetores de características, especialmente na etapa de Supervisão de Movimentos da DragGAN. Desenvolvemos um método alternativo para a otimização de vetores de características, que analisa a diferença entre os vetores de características iniciais e os obtidos após as três primeiras iterações utilizando o método tradicional. Após isso, o novo método é aplicado nas iterações subsequentes até que a distância entre os pontos de manipulação e alvo deixe de apresentar reduções. Quando isso ocorre, ajustes finos são realizados utilizando o método tradicional. Adicionalmente, propomos alterações no learning rate e no raio do Rastreamento de Pontos. Comparada à abordagem tradicional, nossa solução acelera o processo de manipulação interativa de imagens através da técnica DragGAN.