DragGAN

vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN ist die offizielle Projektseite von DragGAN, einem KI-Verfahren zur interaktiven Bildbearbeitung, bei dem Punkte im Bild an Zielpositionen gezogen werden und Pose, Form, Ausdruck und Layout realistisch angepasst werden.

🛡️ Datenschutz: Entwickelt von Forschenden des Max-Planck-Instituts für Informatik und des Saarbrücken Research Center for Visual Computing (Deutschland) gemeinsam mit MIT, University of Pennsylvania und Google AR/VR. Der Code lässt sich lokal ausführen, sodass Bilder auf dem eigenen Rechner bleiben; bei den gehosteten Demos auf Hugging Face Spaces und OpenXLab gelten die Bedingungen der jeweiligen Plattform. Ein DPA oder Zertifizierungen sind für das Forschungsprojekt nicht öffentlich dokumentiert.

Das Tool richtet sich an Forschende, Entwickler und technikaffine Kreative, die punktbasierte KI-Bildbearbeitung ausprobieren oder in eigenen Experimenten nutzen möchten.

Tool-Details & Features

💰 Preise: Open-Source-Forschungscode, kostenlos nutzbar; der DragGAN-Code steht unter einer nicht-kommerziellen Lizenz (CC-BY-NC), Teile unter der Nvidia Source Code License.

⚙️ Technik: Baut auf StyleGAN auf; der Code bietet eine Gradio-Oberfläche, eine native GUI und eine Docker-Option, vortrainierte Modelle lassen sich herunterladen.

👥 Zielgruppe: Forschung, Entwicklung, Lehre und experimentelle Bildbearbeitung.

🔗 Integrationen: GitHub-Repository, Gradio-Oberfläche, Docker sowie Demos auf Hugging Face Spaces und OpenXLab.

📊 Funktionen: Punktbasiertes Ziehen von Bildinhalten, Anpassung von Pose, Form, Ausdruck und Layout, Arbeit mit Tieren, Menschen, Fahrzeugen und Landschaften, Masken für veränderbare Bereiche.

Vor- & Nachteile

✅ Vorteile: Sehr intuitive Bedienung per Drag-and-drop; vollständig als Code und Modelle verfügbar und lokal ausführbar.

❌ Nachteile: Funktioniert vor allem mit generierten oder per GAN-Inversion erzeugten Bildern; kommerzielle Nutzung ist durch die Lizenz eingeschränkt und für den Betrieb wird eine GPU benötigt.

Für wen geeignet?

Perfekt für Forschende und Entwickler, die interaktive KI-Bildbearbeitung per Punktverschiebung lokal testen und weiterentwickeln wollen.