南京大学とテンセントが共同開発した StableDrag ドラッグ アンド ドロップ テクノロジーが再びアップグレードされ、より安定した正確な画像編集エクスペリエンスを実現しました。このアップグレードの核心は、識別ポイント追跡と確実なアクション監視方法を通じて、より安定したドラッグ アンド ドロップ編集フレームワークを構築することです。このテクノロジーの改良により、画像編集の品質と一貫性が大幅に向上し、ユーザーにより良い画像処理エクスペリエンスが提供されます。
南京大学とテンセントが共同開発した StableDrag ドラッグ アンド ドロップ P ピクチャ テクノロジーが再びアップグレードされ、より安定して正確になりました。研究者らは、識別ポイント追跡と確実なアクション監視手法を通じて、安定したドラッグ アンド ドロップ編集フレームワークを構築しました。実験の結果、StableDrag-GAN と StableDrag-Diff は、DragBench 評価においてより正確で安定した編集効果を示し、画像編集の品質と一貫性が向上することがわかりました。
StableDrag テクノロジーのアップグレードは、人工知能画像処理の分野における学界と産業界の協力によって達成された顕著な成果を際立たせており、将来的にはより多くの画像編集アプリケーションで重要な役割を果たし、ユーザーにより便利で効率的な画像をもたらすことが期待されています。加工経験。私たちは、StableDrag が将来的にさらなる革新と画期的な進歩をもたらすことを楽しみにしています。