FreeDrag

拖拽点就能精准编辑图像，比 DragGAN 更稳定可靠

FreeDrag 是一个基于点的图像编辑工具，由 CVPR 2024 论文官方实现。它解决了 DragGAN 等现有方法在点拖拽编辑中因特征更新不稳定而导致的编辑失败问题。其核心能力是通过引入特征级约束，在特征空间中进行可靠的拖拽操作，同时保持图像质量。它支持对生成图像和真实图像进行交互式编辑，用户只需点击几个关键点并指定目标位置，即可实现物体形变、姿态调整等操作。项目基于 StyleGAN 架构，提供了训练和推理代码，并支持多种预训练模型。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 418

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队LPengYang

所属国家

官网地址https://lin-chen.site/projects/freedrag

GitHubhttps://github.com/LPengYang/FreeDrag

定价模式free

价格说明开源项目，代码免费，需自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型draggan,image-editing,image-generation,image-manipulation

GitHub 星标★ 418

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-07-04 00:00:00

最近更新2026-09-14 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

提出特征级拖拽方法，有效减少编辑过程中的累积误差，提升稳定性
支持多种预训练模型（如 StyleGAN 在 FFHQ、LSUN 等上的模型），适用性广
提供完整的训练和推理代码，并附有可视化演示，便于复现和二次开发

不足之处

依赖 StyleGAN 生成器，对非 GAN 生成的真实图像编辑效果受限
文档/社区待观察：项目仍处于早期，教程和社区支持相对有限

适用场景

肖像照片编辑：调整面部表情、五官位置或形状
物体形变：改变动物、汽车等物体的姿态或结构
创意设计：对生成图像进行局部调整，快速迭代设计方案

替代项目

DragGAN、DragDiffusion、StyleGAN-Human

项目介绍

FreeDrag 是图像领域的开源项目，由 LPengYang 开发，2023 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 418。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-14。代码免费，需自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：肖像照片编辑：调整面部表情、五官位置或形状。同类可对比的替代方案包括 DragGAN、DragDiffusion、StyleGAN-Human。

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