RegionDrag：通过手动拖拽实现图像编辑！

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香港大学和牛津大学提出了一种使用扩散模型进行基于区域的快速图像编辑方法RegionDrag，通过使用户能够通过 手柄和 目标区域表达指令，提供比点拖动方法更快、更精确的图像编辑，在速度上显著超越之前的 SOTA，同时实现更好的性能。 相关链接 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.18247 项目页面：https://visual-ai.github.io/regiondrag 代码地址：https://github.com/Visual-AI/RegionDrag 论文阅读 RegionDrag：使用扩散模型实现基于区域的快速图像编辑 ECCV 2024 摘要 基于点拖拽的图像编辑方法（例如 DragDiffusion）引起了广泛关注。然而，由于基于点的编辑指令稀疏，基于点拖拽的方法存在计算开销大和对用户意图误解的问题。 本文提出了一种基于区域的复制粘贴拖拽方法 RegionDrag以克服这些限制。RegionDrag 允许用户以句柄和目标区域的形式表达编辑指令，从而实现更精确的 ………………………………