在人工智能繪畫領(lǐng)域，有幾個(gè)主流的模型被廣泛應(yīng)用，其中包括：

DeepArt：DeepArt模型基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)⑤斎氲膱D像轉(zhuǎn)化為藝術(shù)風(fēng)格的圖像。它通過學(xué)習(xí)藝術(shù)家的繪畫風(fēng)格，并將其應(yīng)用到輸入圖像上，生成具有藝術(shù)風(fēng)格的圖像。

CycleGAN：CycleGAN是一種生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的變體，用于圖像咐陵風(fēng)格轉(zhuǎn)換。它能夠?qū)⒁环N風(fēng)格的圖像轉(zhuǎn)換為另一種風(fēng)格，例如將攝影照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格的圖像。CycleGAN通過對(duì)抗訓(xùn)練來學(xué)習(xí)兩種風(fēng)格之間的映射關(guān)系。

Pix2Pix：Pix2Pix是基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（cGAN）的圖像轉(zhuǎn)換模型。它能夠根據(jù)輸入圖像生成對(duì)應(yīng)的輸出圖像，例如將線稿轉(zhuǎn)換為真實(shí)的彩色圖像。Pix2Pix通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的成對(duì)圖像來學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射關(guān)系。

Neural Style Transfer：神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)移仔簡冊(cè)是一種將兩個(gè)圖像的內(nèi)容和風(fēng)格進(jìn)行合成的技術(shù)。它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化方法，通過將內(nèi)容圖像的內(nèi)容特征與風(fēng)格圖像的風(fēng)格特征進(jìn)行匹配，生成具有內(nèi)容圖像內(nèi)容和風(fēng)格圖像風(fēng)格的合成圖像。

🔺這些模型都利用了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)圖像的風(fēng)格、內(nèi)容或轉(zhuǎn)換關(guān)系。它們?yōu)樗囆g(shù)念宏創(chuàng)作提供了強(qiáng)大的工具和技術(shù)，使得計(jì)算機(jī)能夠生成具有藝術(shù)感的圖像。