DynaDrag：基于运动预测的动态拖拽风格图像编辑

为实现像素级别的图像操控，基于点或轨迹作为条件进行拖拽式图像编辑正在引起广泛关注。大多数先前方法遵循移动-跟踪框架，导致不可避免的跟踪失误和模糊跟踪问题。另一些方法在不同框架下会出现源图像与目标编辑后图像之间的巨大差距，以及不合理的中间点，从而导致编辑可用性低下。为避免这些问题，我们提出了 DynaDrag——首个基于预测-移动框架的拖拽方法。在 DynaDrag 中，运动预测与运动监督进行迭代执行。每次迭代中，运动预测首先预测句柄点应移动到何处，然后运动监督对其进行相应的拖动。我们还提出动态调整有效句柄点的做法，以进一步提高性能。在面部和人类数据集上的实验表明，我们的方法优于先前工作。