在人工智能繪畫領域，有幾個主流的模型被廣泛應用，其中包括：

DeepArt：DeepArt模型基于卷積神經網絡（CNN）和深度學習技術，能夠將輸入的圖像轉化為藝術風格的圖像。它通過學習藝術家的繪畫風格，并將其應用到輸入圖像上，生成具有藝術風格的圖像。

CycleGAN：CycleGAN是一種生成對抗網絡（GAN）的變體，用于圖像咐陵風格轉換。它能夠將一種風格的圖像轉換為另一種風格，例如將攝影照片轉換為油畫風格的圖像。CycleGAN通過對抗訓練來學習兩種風格之間的映射關系。

Pix2Pix：Pix2Pix是基于條件生成對抗網絡（cGAN）的圖像轉換模型。它能夠根據(jù)輸入圖像生成對應的輸出圖像，例如將線稿轉換為真實的彩色圖像。Pix2Pix通過訓練數(shù)據(jù)集中的成對圖像來學習輸入和輸出之間的映射關系。

Neural Style Transfer：神經風格轉移仔簡冊是一種將兩個圖像的內容和風格進行合成的技術。它結合了深度學習和優(yōu)化方法，通過將內容圖像的內容特征與風格圖像的風格特征進行匹配，生成具有內容圖像內容和風格圖像風格的合成圖像。

🔺這些模型都利用了深度學習和神經網絡技術，通過訓練大量數(shù)據(jù)集來學習圖像的風格、內容或轉換關系。它們?yōu)樗囆g念宏創(chuàng)作提供了強大的工具和技術，使得計算機能夠生成具有藝術感的圖像。