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合成满足用户需求的视觉内容通常需要对生成对象的姿势、形状、表情和布局进行灵活而精确的控制。现有方法通过手动注释的训练数据或先前的 3D 模型来获得生成对抗网络 (GAN) 的可控性，但这些方法通常缺乏灵活性、精确性和通用性。在这项工作中，我们研究了一种强大但较少探索的控制 GAN 的方法，即以用户交互的方式“拖动”图像的任意点以精确到达目标点，如图 1 所示。为了实现这一目标，我们提出了 DragGAN，它由两个主要组件组成，包括：1）基于特征的运动监督，驱动手柄点向目标位置移动，2）一种新的点跟踪方法，利用判别性 GAN 特征来持续定位手柄点的位置。通过 DragGAN，任何人都可以通过精确控制像素的去向来使图像变形，从而操纵不同类别（例如动物、汽车、人类、风景等）的姿势、形状、表情和布局。由于 GAN 的生成图像流形，即使在具有挑战性的场景中，它们也倾向于产生逼真的输出，例如幻觉被遮挡的内容和始终遵循对象刚性的变形形状。定性和定量比较都证明了 DragGAN 在图像处理和点跟踪任务中相对于现有方法的优势。我们还展示了通过 GAN 反转对真实图像进行操作。

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