之前树先生给大家介绍过一个项目 DragGAN，现在正式开源了！
那还等什么，盘它！
DragGAN 是什么？
不同于 Stable Diffusion 与 Midjourney 使用的扩散模型，DragGAN 是一款基于生成对抗网络（GANs）技术的图片编辑项目。追根溯源，其实还是 NVIDIA 的 StyleGAN 的衍生项目。
DragGAN 由两个主要部分组成：
第一部分是基于特征的运动监督，通过控制起始点向目标点运动，实现图像的变形；
第二部分是新的点跟踪方法，即最近邻检索，通过在相同的特征空间上进行点跟踪，提高了效率，并避免了累计误差损失。
简单来说，它能够让你轻松掌控图片中的人物和动物，通过拖拽控制点和目标点来调整他们的位置、形状、姿势等等。目前这个项目在 Github 上已经斩获了 20K star 了，趋势榜第一，足见其火爆程度！
部署要求
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支持 Linux 和 Windows，建议使用 Linux
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内存 12 GB 以上
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1–8 NVIDIA 高端 GPU
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Python >= 3.8，PyTorch >= 1.9.0
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CUDA toolkit >= 11.1
安装部署
安装过程，真是一把鼻涕一把泪，到处都是坑，先是在阿里 PAI 平台栽跟头，折腾好久才发现是基础环境问题，后来又在安装方法上翻了车，官方的安装指导也是各种报错。
一路艰难摸索过来，现在将实测可行的一套部署方法带给大家。
这里我们选择 AutoDL 云平台，使用 Python 3.8，CUDA 11.8 的镜像，这个镜像的环境就已经满足项目要求了。
下载源码
git clone https://github.com/XingangPan/DragGAN.git
安装依赖
cd DragGAN
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果出现下面的报错，代表这个 pip 源里没有对应的版本。
修改 requirements.txt 文件，去除特定版本依赖，再次执行即可。
torch>=2.0.0
scipy
Ninja==1.10.2
gradio>=3.35.2
imageio-ffmpeg>=0.4.3
huggingface_hub
hf_transfer
pyopengl
imgui
glfw==2.6.1
pillow>=9.4.0
torchvision>=0.15.2
imageio>=2.9.0
下载模型
sh scripts/download_model.sh
运行
这里选择运行 WebUI，看到 URL 就代表启动成功了。
# 运行 WebUI
python visualizer_drag_gradio.py
效果展示
使用上非常简单，鼠标在图中点点就行，红点是起始点，蓝点是目标点，实现图像的拖拽效果。
还可以控制区域图像，避免整体图像跟着变化。
很多人都以为这个项目能直接选一张照片，就能像 PS 一样进行 P 图了，其实并不是，至少目前还不支持，上面你看到的这些图片都是经过训练而生成的模型，所以本质上，你是在操作一个模型，而非图片！
如果你想操作自己的图片，那么按官网说的，你需要使用到 PTI 项目，将你自定义的图片训练成 StyleGAN 模型。
这部分内容下期再介绍，折腾 DragGAN 部署费了好大劲，有点累了，记得三连啊~