DragDiffusion

收录理由

日常修图往往离不开遮罩和重绘，但DragDiffusion换了一种更直接的玩法：在图上点一个控制点，把它拖到目标位置，扩散模型就会自动重画相应区域，让改动看起来浑然一体。在真实照片上，它比早先的DragGAN方法连贯得多。仓库里是CVPR 2024论文的官方代码，还附带DragBench——一套含代码和数据的点式编辑评测基准，想对比不同方法或自建测试时很顺手。不过用起来需要熟悉diffusers、对真实图像编辑做LoRA微调，还要有一块像样的GPU，更适合打算复现论文或搭建交互式编辑流程的研究者和工程师，普通用户上手会有些门槛。而且这毕竟是研究代码，官方声明里也讲清楚了不是商业产品，真要拿到生产环境里用，得自己先做适配和加固。