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DragGAN: Next Level Bildmanipulation!

Mit DragGAN bearbeiten wir nicht einfach nur Bilder, wir «ziehen» sie so, dass sie unserer kreativen Vision entsprechen.


Heute betreten wir die faszinierende Welt von DragGAN, einer Innovation, die die Bildmanipulation durch die Integration von KI und Kreativität revolutioniert. Mit DragGAN bearbeiten wir nicht nur Bilder – wir «ziehen» sie, um sie unserer kreativen Vision anzupassen.


Möchtest du Kleidungsstücke an einem digitalen Avatar anprobieren und von allen Seiten begutachten? Oder möchtest du die Blickrichtung des Haustieres auf deinem Lieblingsfoto anpassen? Oder die Perspektive auf einem Landschaftsbild ändern? Solche und ähnliche Fotobearbeitungen, die bisher nur versierten Profis vorbehalten war, werden nun auch für Laien zugänglich – dank einer neuen KI-unterstützten Methode, die mit wenigen Mausklicks umsetzbar ist.

Mit DragGAN kann jeder ein Bild verformen und dabei präzise steuern, wohin die Pixel gehen.

Entwickelt vom Max-Planck-Institut, ermöglicht DragGAN eine interaktive Steuerung von generativen gegnerischen Netzwerken (GANs), indem es uns erlaubt, beliebige Punkte eines Bildes genau auf Zielpositionen zu «ziehen». Warum nur darüber lesen, wenn ihr es auch in Aktion sehen könnt? Schau dir mein Demo-Video unten an, um die Magie selbst zu erleben.



Dank der KI-Unterstützung können die Pose, der Gesichtsausdruck, die Blickrichtung oder den Blickwinkel auf einem Foto angepasst werden. Funktioniert allerdings bis zum Zeitpunkt dieses Beitrags noch nicht mit eigenen, hochgeladenen Fotos.


Interessiert? Probiere es selbst aus! Besuche einfach die offizielle HuggingFace-Seite von DragGAN und folge diesen einfachen Schritten:

  1. Wähle ein vortrainiertes Modell aus dem Dropdown-Menü.

  2. Wähle einen Seed zur Erzeugung einzigartiger Bilder.

  3. Gib zwei Punkte an: Rot für den Startpunkt und Blau für das Ende.

  4. Klicke auf 'Start' und erlebe den Zauber! (Sofern es nicht crasht!)

Für diejenigen, die technische Details lieben, können die offizielle GitHub-Seite von DragGAN besuchen, um die komplexen Funktionsweisen und Anforderungen zu verstehen.

Mit DragGAN kann jeder ein Bild verformen und dabei präzise steuern, wohin die Pixel gehen. So können Sie die Pose, Form, den Ausdruck und das Layout verschiedener Kategorien wie Tiere, Autos, Menschen, Landschaften usw. manipulieren.

Diese revolutionäre Methode basiert auf Künstlicher Intelligenz, genauer gesagt auf «Generative Adversarial Networks» (GANs). GANs sind generative Modelle, die neue Inhalte wie Bilder synthetisieren können. Sie bestehen aus einem Generator, der Bilder erstellt, und einem Diskriminator, der entscheiden muss, ob die Bilder echt sind oder vom Generator erstellt wurden. Das System wird so lange trainiert, bis der Diskriminator die Bilder des Generators nicht mehr von echten Bildern unterscheiden kann.

Mit DragGAN kann jeder ein Bild verformen und dabei präzise steuern, wohin die Pixel gehen. So können Sie die Pose, Form, den Ausdruck und das Layout verschiedener Kategorien wie Tiere, Autos, Menschen, Landschaften usw. manipulieren.
©Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold, Xingang Pan, Ayush Tewari, Thomas Leimkühler, Lingjie Liu, Abhimitra Meka, Christian Theobalt (Creative Commons CC BY-NC 4.0)

Die Einsatzmöglichkeiten von GANs sind vielfältig. Neben der offensichtlichen Anwendung des Bildgenerators sind GANs zum Beispiel gut darin, Bilder vorherzusagen. Dies reduziert den Datenaufwand beim Videostreaming. Sie könnten auch niedrig aufgelöste Bilder hochskalieren und die Bildqualität verbessern.


DragGAN hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Bilder bearbeiten, zu revolutionieren, und könnte in Zukunft weitreichende Anwendungen haben, von der Modifizierung von Kleidung auf Fotos über das Produzieren von Varianten von Produktpräsentation bis hin zur Durchführung verschiedener Design-Konfigurationen für geplante Fahrzeuge mit nur wenigen Mausklicks. Obwohl DragGAN bei verschiedenen Objektkategorien wie Tieren, Autos, Menschen und Landschaften funktioniert, wurden die meisten Ergebnisse bisher mit GAN-generierten, synthetischen Bildern erzielt. Die Anwendung auf vom Benutzer eingegebene Bilder ist immer noch eine Herausforderung, die die Entwickler untersuchen.


Die Zukunft der Bildmanipulation ist ziemlich verrückt und spannend. Tools wie DragGAN verschieben die bisherigen Grenzen des Möglichen.



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