给我推荐20个比较流行的AI作画模型代码

时间: 2023-08-31 22:28:52 浏览: 144
### 回答1: 当然,以下是20个比较流行的AI作画模型的代码: 1. StyleGAN2 - https://github.com/NVlabs/stylegan2 2. DALL-E - https://github.com/openai/dall-e 3. BigGAN - https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 4. CycleGAN - https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 5. Pix2Pix - https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 6. ProGAN - https://github.com/akanimax/progan-pytorch 7. StarGAN - https://github.com/yunjey/stargan 8. GANimation - https://github.com/albertpumarola/GANimation 9. UNIT - https://github.com/mingyuliutw/UNIT 10. MUNIT - https://github.com/NVlabs/MUNIT 11. BEGAN - https://github.com/carpedm20/BEGAN-tensorflow 12. ACGAN - https://github.com/lukedeo/ac-gan 13. DCGAN - https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow 14. DiscoGAN - https://github.com/SKTBrain/DiscoGAN 15. VAE-GAN - https://github.com/rkulas/vae-gan-tensorflow 16. WGAN - https://github.com/carpedm20/WGAN-tensorflow 17. LSGAN - https://github.com/carpedm20/LSGAN-tensorflow 18. EBGAN - https://github.com/carpedm20/EBGAN-tensorflow 19. BICUBIC-SRGAN - https://github.com/leftthomas/SRGAN 20. SRGAN - https://github.com/leftthomas/SRGAN 这些模型都是非常流行的AI作画模型,并且在GitHub上都有开源代码可供使用。希望这些资源能够帮助你。 ### 回答2: 以下是20个比较流行的AI作画模型代码的推荐: 1. DeepArt:https://github.com/woop/DeepArt 2. CycleGAN:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 3. Neural-Style:https://github.com/jcjohnson/neural-style 4. FastPhotoStyle:https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle 5. CartoonGAN:https://github.com/Yijunmaverick/CartoonGAN-Test-Pytorch-Torch 6. DeepDream:https://github.com/google/deepdream 7. DALL-E:https://github.com/openai/DALL-E 8. pix2pixHD:https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD 9. MUNIT:https://github.com/NVlabs/MUNIT 10. SPADE:https://github.com/NVlabs/SPADE 11. AnimeGAN:https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN 12. Neural-Painter:https://github.com/rylewan/neural-painter 13. WatercolorGAN:https://github.com/nicolalandro/WatercolorGAN 14. DeepArtEffects:https://github.com/fergusonalex/deep-art-effects 15. Neural-Doodle:https://github.com/alexjc/neural-doodle 16. NeuralTalk:https://github.com/karpathy/neuraltalk 17. Neural-Complete:https://github.com/karpathy/neuraltalk2 18. DeepDraw:https://github.com/alexjc/draw 19. DeepNude:https://github.com/alexjc/DeepNude-an-Image-to-Image-technology 20. Neural-Sketch:https://github.com/alexjc/neural-sketch 以上推荐的模型代码都有相应的GitHub链接,你可以根据需求挑选适合你的项目。请注意,有些模型可能涉及敏感内容,使用时请确保合法合规。 ### 回答3: 以下是20个比较流行的AI作画模型代码: 1. DeepArt:这是一个基于深度学习的神经网络模型,可以将图像转化为艺术风格的代码。 2. NeuralStyleTransfer:这是一个基于卷积神经网络的代码,可以将图像的风格迁移到另一个图像上。 3. FastStyleTransfer:这是一个基于快速风格迁移算法的代码,可以快速将图像的风格转化为艺术风格。 4. CycleGAN:这是一个基于循环一致性生成对抗网络的代码,可以将图像从一个域转化到另一个域,如从照片转化为油画风格。 5. DeepDream:这是一个基于卷积神经网络的代码,可以生成迷幻的幻觉效果。 6. Pix2Pix:这是一个基于条件生成对抗网络的代码,可以将输入图像转化为输出图像,并保持其内容和结构。 7. DCGAN:这是一个基于深度卷积生成对抗网络的代码,可以生成逼真的图像。 8. WGAN-GP:这是一个基于改进的生成对抗网络的代码,可以生成更稳定和高质量的图像。 9. VariationalAutoencoder:这是一个基于变分自编码器的代码,可以生成多样化的图像。 10. StyleGAN:这是一个基于生成式对抗网络的代码,可以生成逼真且具有艺术品风格的图像。 11. CartoonGAN:这是一个基于生成对抗网络的代码,可以将图像转化为卡通风格。 12. DeepFaceLab:这是一个基于深度学习的代码,可以进行人脸合成和编辑。 13. StarGAN:这是一个基于条件生成对抗网络的代码,可以进行多域图像转换。 14. U-GAT-IT:这是一个基于生成对抗网络的代码,可以进行无监督的图像到图像翻译。 15. OpenAI DALL-E:这是一个基于变分自编码器的代码,可以生成与文本描述相对应的图像。 16. NeuralDoodle:这是一个基于神经网络的代码,可以生成具有艺术风格的涂鸦效果。 17. NeuralTalk:这是一个基于深度学习的代码,可以将图像生成相应的文字描述。 18. GPT-3:这是一个基于神经网络的代码,可以生成高质量的文本内容。 19. DeepSpeech:这是一个基于深度学习的代码,可以进行语音识别和转写。 20. DeepPose:这是一个基于深度学习的代码,可以进行人体姿势估计和识别。 以上是20个比较流行的AI作画模型代码,并涵盖了图像生成、风格迁移、图像转换等多个领域。请根据您的需要选择合适的代码。

相关推荐

### 回答1: 好的,下面是20个比较流行的AI作画模型: 1. DALL-E 2. GAN 3. Deep Dream 4. CycleGAN 5. StyleGAN 6. pix2pix 7. SketchRNN 8. BigGAN 9. ProGAN 10. ESRGAN 11. SPADE 12. BigVAE 13. StackGAN 14. VQ-VAE 15. 3D-GAN 16. SinGAN 17. Text2Image 18. StarGAN 19. FunGAN 20. Image2StyleGAN 这些模型的具体应用可以结合你的需求来进行选择。 ### 回答2: 以下是我为您推荐的20个比较流行的AI作画模型: 1. DeepArt:DeepArt是一个基于神经网络的在线平台,可以将用户提供的照片转化为艺术风格的画作。 2. Prisma:Prisma是一个流行的移动应用,可以将照片转化为各种艺术风格的画作,如梵高、毕加索等。 3. Artonomo:Artonomo是一个使用AI生成艺术品的平台,它可以根据用户的喜好和需求进行定制。 4. Nvidia GauGAN:GauGAN是Nvidia推出的一个基于深度学习的实时画家,可以将用户的简笔画转化为逼真的场景画作。 5. AiPainter:AiPainter是一个使用生成对抗网络(GAN)的AI画家,可以根据用户的输入绘制各种风格和主题的画作。 6. DeepDream:DeepDream是谷歌开发的一个基于卷积神经网络的项目,可以将图片转化为幻觉般的艺术风格。 7. NeuralStyler:NeuralStyler是一个基于神经网络的应用,可以将用户的照片转化为像素风格或卡通风格的画作。 8. DeepForger:DeepForger是一个使用深度学习技术的应用,可以将用户的照片融合到名画中。 9. DALL-E:DALL-E是一个OpenAI项目,使用生成对抗网络的技术,可以根据用户的描述生成想象中的艺术品。 10. RunwayML:RunwayML是一个基于AI的创意工具,提供了许多用于生成艺术作品的模型和工具。 11. Corel Painter AI:Corel Painter AI是Corel推出的一款基于人工智能的画家助手,可以帮助用户创作逼真的数字画作。 12. ArtEngine:ArtEngine是一个使用AI技术的纹理生成工具,可以帮助用户快速生成逼真的绘画纹理。 13. ArtBreeder:ArtBreeder是一个在线平台,可以根据用户上传的作品进行混合和演化,生成新的艺术作品。 14. StyleGAN:StyleGAN是一个深度学习模型,可以生成逼真的人脸图片,并改变其风格和特征。 15. CycleGAN:CycleGAN是一个基于生成对抗网络的模型,可以将一种图像风格转化为另一种图像风格,如马变成斑马。 16. pix2pix:pix2pix是一个使用条件生成对抗网络的模型,可以将线稿转化为真实的彩色图像。 17. NeuralTalk:NeuralTalk是一个基于深度学习的模型,可以将图像转化为相应的文字描述。 18. StyleTransfer:StyleTransfer是一个基于神经网络的模型,可以将一种艺术风格应用到另一种图像上。 19. Artisto:Artisto是一个移动应用,可以将短视频转化为各种艺术风格的动画。 20. Pikazo:Pikazo是一个移动应用,可以将用户的照片转化为油画、水彩等各种艺术风格。 这些都是比较流行且被广泛使用的AI作画模型,您可以根据自己的需求和创作风格选择适合的模型来进行艺术创作。 ### 回答3: 以下是20个比较流行的AI作画模型: 1. 神经风格迁移(Neural Style Transfer):该模型使用深度学习来将一个图像的风格应用于另一个图像。 2. 深度梦境(DeepDream):这个模型将图像进行非常深层次的处理,创建充满梦幻效果的艺术作品。 3. CycleGAN:该模型可以实现不同风格图像之间的转换,例如将照片转换成油画或素描。 4. pix2pix:这个模型可以将简笔画转换成真实的图像,例如可以将草图转换成彩色图像。 5. DALL-E:这是一个生成图像的模型,可以根据给定的描述生成相应的图像。 6. BigGAN:这个模型可以生成高质量的逼真图像,包括动物、物体等。 7. StyleGAN:这个模型可以生成逼真的人脸图像,可以控制生成图像的风格和特征。 8. GPT-3:虽然主要用于文本生成,但该模型也可以生成一些简单的图像。 9. Sketch-RNN:这个模型可以根据简笔画的输入生成逼真的图像。 10. StarGAN:这个模型可以实现多域图像之间的转换,例如将女性的脸部特征转换成男性的等。 11. MSG-Net:这是一个多尺度图像生成模型,可以生成具有艺术效果的图像。 12. DeepArt:这个模型可以根据艺术作品的风格生成类似的图像。 13. CAN:这是一个基于神经网络的创作艺术模型,可以生成独特的艺术作品。 14. XDoG:这个模型可以生成绘画风格的图像,特别是素描效果。 15. NeuralTalk:这个模型可以根据图像生成相应的描述文本。 16. ArtBreeder:这个模型可以将不同艺术作品的风格进行融合,生成新的艺术作品。 17. DeepArt Effects:这个模型可以将照片转换成类似艺术作品的效果。 18. Prisma:这是一个流行的应用程序,使用神经网络将照片转换成印象派风格的艺术作品。 19. DeepPaint:这个模型可以根据用户的指导进行作画,生成个性化的艺术作品。 20. FastPhotoStyle:这个模型可以将图片的风格与输入照片融合,生成带有新风格的图片。 这些AI作画模型涵盖了不同的风格和应用领域,可供您选择和尝试。
以下是使用PyTorch快速训练AI作画模型的Python代码示例: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import transforms, models # 定义数据集和数据转换 data_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) image_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/dataset', data_transforms) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(image_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 固定卷积层参数 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 替换最后一层全连接层 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, len(image_dataset.classes)) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) epoch_loss = running_loss / len(image_dataset) print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, epoch_loss)) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'path/to/save/model.pt') 这个示例代码中,我们使用PyTorch加载了一个预训练的ResNet-18模型,并将其用于训练一个AI作画模型。我们还使用了一个数据集,并定义了数据转换、损失函数和优化器。最后,我们在训练过程中使用了CUDA加速,并保存了训练好的模型。
ernie-vilg AI作画大模型官网是一个为用户提供智能绘制服务的平台。该平台使用了名为ernie-vilg的强大的AI模型,能够通过对图片和文本的理解,快速生成具有艺术感和创新性的绘画作品。 在该官网上,用户可以上传自己的图片或者输入文字,AI模型会根据这些输入产生出令人惊叹的绘画作品。这些作品可能是从用户提供的图片中生成的风景图、人物肖像或者抽象艺术作品,也可以是根据用户输入的文字生成的相关图像。用户可以选择不同的绘画风格和风格参数,定制自己喜欢的艺术效果。AI模型会根据用户的选择进行绘制,并在相应的时间内提供最终的作品。 在官网上,用户还可以欣赏AI模型创作的一系列范例作品,这些作品展示了AI在绘画创作方面的潜力和创意。用户可以选择喜欢的作品,并收藏或分享给他人,以展示自己的艺术品味和推广AI绘画的技术。 此外,官网上还提供了有关AI模型背后技术的介绍和解释,以及对于绘画创作的引导和建议。用户可以通过这些信息深入了解AI绘画的工作原理和创作过程。同时,平台也提供了用户反馈和建议的渠道,以帮助改进和优化AI的创作能力和用户体验。 总之,ernie-vilg AI作画大模型官网为用户提供了一个便捷、创新和个性化的绘画服务平台,让用户在享受艺术创作的同时,也能够感受到AI技术在艺术领域的无限潜力。
你可以使用 Python 来训练一个 AI 来进行绘画。这里是一个基本的代码示例: import tensorflow as tf # 定义输入和输出的占位符 inputs = tf.placeholder(shape=[None, 28, 28, 1], dtype=tf.float32) outputs = tf.placeholder(shape=[None, 10], dtype=tf.float32) # 建立卷积神经网络模型 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=inputs, filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=2, strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=2, strides=2) flat = tf.layers.flatten(pool2) dense = tf.layers.dense(inputs=flat, units=1024, activation=tf.nn.relu) logits = tf.layers.dense(inputs=dense, units=10) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=outputs, logits=logits)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(outputs, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 加载数据并训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(num_epochs): for batch in range(num_batches): x_batch, y_batch = get_next_batch(batch_size) sess.run(optimizer, feed_dict={inputs: x_batch, outputs: y_batch}) # 每个 epoch 结束后,计算在验证集上的准确率 val_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={inputs: x_val, outputs: y_val}) print("
编写一个简单的画板程序可以使用Python语言和Python的GUI库Tkinter来实现。首先,需要导入相关模块: from tkinter import * from tkinter.colorchooser import askcolor from tkinter.filedialog import asksaveasfilename from PIL import Image, ImageDraw 然后,定义一个画板类,包含以下方法: 1. __init__:初始化画板的相关属性,如画布的大小、画笔颜色、是否擦除等。 2. change_color:改变画笔颜色,通过调用askcolor函数来选择新的颜色。 3. toggle_erase:切换擦除/绘画模式。 4. on_mouse_down:鼠标按下事件处理方法,记录鼠标的起始位置。 5. on_mouse_move:鼠标移动事件处理方法,绘制轨迹。 6. save_as_bmp:保存画布内容为bmp格式的图像文件。 具体代码实现如下: class DrawingBoard: def __init__(self, width=600, height=400): self.width = width self.height = height self.canvas = Canvas(width=self.width, height=self.height, bg='white') self.canvas.bind("<B1-Motion>", self.on_mouse_move) self.canvas.bind("<Button-1>", self.on_mouse_down) self.canvas.pack() self.drawing_color = 'black' self.erase_mode = False self.start_x = None self.start_y = None def change_color(self): color = askcolor(color=self.drawing_color)[1] if color: self.drawing_color = color def toggle_erase(self): self.erase_mode = not self.erase_mode def on_mouse_down(self, event): self.start_x = event.x self.start_y = event.y def on_mouse_move(self, event): if self.start_x and self.start_y: if self.erase_mode: self.canvas.create_line(self.start_x, self.start_y, event.x, event.y, width=10, fill='white') else: self.canvas.create_line(self.start_x, self.start_y, event.x, event.y, width=2, fill=self.drawing_color) self.start_x = event.x self.start_y = event.y def save_as_bmp(self): file_path = asksaveasfilename(defaultextension=".bmp") if file_path: image = Image.new("RGB", (self.width, self.height), "white") draw = ImageDraw.Draw(image) for item in self.canvas.find_all(): coords = self.canvas.coords(item) color = self.canvas.itemcget(item, "fill") width = self.canvas.itemcget(item, "width") draw.line(coords, fill=color, width=int(width)) image.save(file_path, "BMP") 接下来,可以创建一个画板实例,并使用相关方法来绘制图形、改变画笔颜色、保存图像等操作: board = DrawingBoard() root = Tk() root.title("简单画板") menu_bar = Menu(root) root.config(menu=menu_bar) file_menu = Menu(menu_bar) menu_bar.add_cascade(label="文件", menu=file_menu) file_menu.add_command(label="保存为BMP", command=board.save_as_bmp) edit_menu = Menu(menu_bar) menu_bar.add_cascade(label="编辑", menu=edit_menu) edit_menu.add_command(label="改变颜色", command=board.change_color) edit_menu.add_command(label="切换擦除模式", command=board.toggle_erase) root.mainloop() 这样就可以实现一个简单的画板程序,可以用鼠标在程序内指定区域作画,画笔颜色可调,带有擦除功能,并且可以保存作画图形为.bmp格式。

最新推荐

802.11be draft 4.0 wifi7standard

802.11be draft 4.0 wifi7standard

Java基础笔记-8-15

线程存活判断以及线程控制的相关内容。重点学习了isAlive()方法、Join()的三个重载方法、setDaemon()方法,难点在于线程执行过程中对于线程状态的理解和判断

torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip

需要配和指定版本torch-1.10.0+cu111使用,请在安装该模块前提前安装torch-1.10.0+cu111以及对应cuda11.1和cudnn

mxnet-cu101-1.7.0b20200813-py2.py3-none-manylinux2014-x86-64.whl

mxnet-1.7.0b20200813适合cuda10.1 linux x86_64系统,使用pip安装即可

面试题查看流程图超详细

面试题询问流程,分步骤解释,超详细,含十五个文件

哈希排序等相关算法知识

哈希排序等相关算法知识

混合神经编码调制的设计和训练方法

可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8(2022)25www.elsevier.com/locate/icte混合神经编码调制:设计和训练方法Sung Hoon Lima,Jiyong Hana,Wonjong Noha,Yujae Songb,Sang-WoonJeonc,a大韩民国春川,翰林大学软件学院b韩国龟尾国立技术学院计算机软件工程系,邮编39177c大韩民国安山汉阳大学电子电气工程系接收日期:2021年9月30日;接收日期:2021年12月31日;接受日期:2022年1月30日2022年2月9日在线发布摘要提出了一种由内码和外码组成的混合编码调制方案。外码可以是任何标准的二进制具有有效软解码能力的线性码(例如,低密度奇偶校验(LDPC)码)。内部代码使用深度神经网络(DNN)设计,该深度神经网络获取信道编码比特并输出调制符号。为了训练DNN,我们建议使用损失函数,它是受广义互信息的启发。所得到的星座图被示出优于具有5G标准LDPC码的调制�

利用Pandas库进行数据分析与操作

# 1. 引言 ## 1.1 数据分析的重要性 数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据量呈爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有价值的信息并进行合理的分析,已成为企业和研究机构的一项重要任务。数据分析不仅可以帮助我们理解数据背后的趋势和规律,还可以为决策提供支持,推动业务发展。 ## 1.2 Pandas库简介 Pandas是Python编程语言中一个强大的数据分析工具库。它提供了高效的数据结构和数据分析功能,为数据处理和数据操作提供强大的支持。Pandas库是基于NumPy库开发的,可以与NumPy、Matplotlib等库结合使用,为数

帮我用C++和Qt写一个m*n的矩阵最小路径和可视化,要求用格子展示,最小路径采用其它的颜色标记

好的,以下是一个基本的实现: 1. 首先需要定义一个矩阵类来存储矩阵数据和计算最小路径和。 ```c++ class Matrix{ public: Matrix(int rows, int cols); ~Matrix(); void setValue(int i, int j, int value); //设置元素的值 int getValue(int i, int j); //获取元素的值 int getRows(); //获取行数 int getCols(); //获取列数 int getMinPathSum(); //获取最

基于android的视频播放器的设计与实现--大学毕业论文.doc

基于android的视频播放器的设计与实现--大学毕业论文.doc