Prueba de edición interactiva DragGAN

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Cómo edita un usuario una imagen en DragGAN?
   • Arrastrando los puntos de control hacia los puntos de destino
   • Escribiendo un mensaje de texto
   • Eligiendo entre filtros preestablecidos
   • Grabando un comando de voz
2. ¿Cuáles son los dos pasos centrales alternos de DragGAN?
   • Codificación y decodificación
   • Supervisión de movimiento y seguimiento de puntos.
   • Recortar y cambiar el tamaño
   • Desenfoque y nitidez
3. ¿Por qué las ediciones de DragGAN parecen realistas en lugar de manchadas?
   • Utiliza filtros de nitidez adicionales.
   • Copia píxeles de fotografías de archivo.
   • Las ediciones permanecen en la variedad de imágenes aprendidas de GAN
   • Aumenta la resolución de la imagen.
4. ¿Qué controla la máscara opcional en DragGAN?
   • El formato del archivo de imagen
   • La paleta de colores
   • La resolución de salida
   • Qué regiones pueden moverse durante la edición
5. ¿En qué lugar se presentó DragGAN en 2023?
   • SÍGRAFO
   • Los Juegos Olímpicos
   • Un concurso de cocina
   • un festival de música
6. ¿Qué dirección de seguimiento extendió la edición de arrastre más allá de las GAN?
   • Edición de arrastre para archivos de audio
   • Control basado en arrastre para modelos de difusión
   • Edición de arrastre para hojas de cálculo
   • Eliminar la edición por completo
7. What does DragGAN’s point-tracking step do after an editing update?
   • It translates the image caption
   • It chooses a new GAN architecture
   • It relocates the handle to the feature’s new position in the generated image
   • It erases the target point from the image
8. Which follow-up approach applies drag-based editing to real photographs using a diffusion model?
   • CicloGAN
   • SPADE
   • EnCodec
   • DragDiffusion