网站建设与管理感想,手机网站 禁止缩放,伊犁网站建设评价,自适应式网站文章目录 #x1f3c0;前言⚽AI绘图技术栈⚾️简单的代码实现案例#x1f3c8;iPad萌系简笔画#xff1a;从小白绘画到文创手账设计【文末送书-13】⛳粉丝福利#xff1a;文末推荐与福利免费包邮送书#xff01; #x1f3c0;前言
AI绘画技术#xff0c;也称为人工智能… 文章目录 前言⚽AI绘图技术栈⚾️简单的代码实现案例iPad萌系简笔画从小白绘画到文创手账设计【文末送书-13】⛳粉丝福利文末推荐与福利免费包邮送书 前言
AI绘画技术也称为人工智能绘画是指利用人工智能技术来创作艺术作品的过程。近年来随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展AI绘画技术也越来越受到关注。
AI绘画技术的主要优势在于其能够快速、准确地生成高质量的艺术作品。通过训练AI可以学习到各种艺术风格和技巧并模仿人类画家的笔触、色彩、构图等元素创作出令人惊叹的作品。此外AI绘画技术还可以大幅提高制作效率降低艺术创作的成本为艺术家和创意产业提供更多的可能性。
然而AI绘画技术也引发了一些争议和担忧。一些人认为AI绘画仅仅是模拟人类画家的创作过程缺乏真正的创造性和想象力。此外AI绘画技术可能侵犯到艺术家的版权或者导致一些人失业例如插画师、设计师等职业。
尽管存在争议和担忧但AI绘画技术的发展趋势已经不可逆转。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展AI绘画技术有望在更多领域得到应用例如服装设计、室内设计、游戏设计等。同时AI绘画技术也可能会对艺术创作和艺术市场产生更加深远的影响。
总之AI绘画技术是一项具有巨大潜力的新兴技术它将为艺术创作和艺术市场带来革命性的变革。我们应该认真思考如何利用这一技术为人类创造更多的价值。 随着人工智能技术的飞速发展AI绘图技术已成为艺术创作领域的新宠儿。通过深度学习和计算机视觉技术AI已经能够创作出令人惊叹的画作为艺术界带来了革命性的变革。
⚽AI绘图技术栈
AI绘图主要涉及计算机视觉和人工智能技术。具体来说AI绘图技术通常包括图像识别、图像生成、图像修改等技术。
其中图像生成是AI绘图技术的核心它通过训练神经网络让计算机自动学习并生成图像。目前最著名的图像生成技术是生成对抗网络GAN它可以让计算机自动生成逼真的图像。
除了图像生成AI绘图技术还包括图像识别和图像修改等技术。图像识别技术可以帮助AI识别输入的图像对其进行分类和处理。这项技术可以用于自动完成画作、识别艺术作品风格等方面。而图像修改技术则可以对已有的图像进行修改例如进行颜色修正、滤镜处理、特效处理等。
AI绘图技术的发展为艺术家和创意产业提供了更多的可能性。艺术家可以利用AI技术来辅助创作拓展自己的艺术表现形式和手法。同时AI绘图技术也降低了艺术创作的门槛让更多人能够参与到艺术创作中来。此外AI绘图技术还可以应用于商业领域例如服装设计、室内设计、游戏设计等为这些行业带来创新和变革。
AI绘图技术栈包括多个关键技术和工具。以下是一些关键技术和工具
深度学习框架深度学习是AI绘图技术的核心而深度学习框架是实现深度学习算法的工具。常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch等。计算机视觉库计算机视觉库是用于图像处理和计算机视觉任务的工具包。常用的计算机视觉库包括OpenCV、Scikit-learn等。数据集数据集是用于训练和测试AI模型的样本数据。对于AI绘图技术需要大量的图像数据来训练模型。常用的数据集包括MNIST手写数字数据集、CIFAR-10数据集等。模型训练工具模型训练工具是用于训练AI模型的工具。常用的模型训练工具包括TensorFlow、PyTorch等。图像生成器图像生成器是用于生成逼真图像的工具。常用的图像生成器包括GAN生成对抗网络、VAE变分自编码器等。图像编辑器图像编辑器是用于编辑和修改图像的工具。常用的图像编辑器包括Photoshop、GIMP等。可视化工具可视化工具是用于显示和解释AI模型的工具。常用的可视化工具包括TensorBoard、PyTorch等。 这些技术和工具可以帮助开发者构建更复杂的AI绘图系统实现自动化、智能化的图像生成和处理。
⚾️简单的代码实现案例
深度学习框架TensorFlow或PyTorch 模型训练工具TensorFlow或PyTorch 图像生成器GAN生成对抗网络
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D # 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) mnist.load_data() # 数据预处理
x_train x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train x_train / 255.0
x_test x_test / 255.0 # 构建卷积神经网络模型
model Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size(3, 3), activationrelu, input_shape(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activationrelu))
model.add(MaxPooling2D(pool_size(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activationsoftmax)) # 编译模型
model.compile(losstf.keras.losses.categorical_crossentropy, optimizertf.keras.optimizers.Adadelta(), metrics[accuracy]) # 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size128, epochs10, verbose1, validation_data(x_test, y_test)) # 评估模型
score model.evaluate(x_test, y_test, verbose0)
print(Test loss:, score[0])
print(Test accuracy:, score[1])使用了TensorFlow框架和MNIST数据集。首先我们加载MNIST数据集并对图像数据进行预处理。然后我们构建了一个卷积神经网络模型包括两个卷积层、一个最大池化层、一个dropout层和一个全连接层。接着我们编译模型并使用训练数据进行训练。最后我们对模型进行评估输出测试损失和准确率。
通过这个案例我们可以了解到AI绘图技术在手写数字识别和生成方面的应用。通过深度学习和计算机视觉技术我们可以实现自动化、智能化的图像处理和生成。同时这个案例也展示了AI绘图技术栈的各个组件如何协同工作实现了一个完整的AI绘图系统。
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内容简介 本书共分为8章带领大家逐步掌握小物品、食物、动物、Q版人物、手账、文创等的简笔画绘画技法。第1章主要讲解手绘工具、Procreate软件的基本用法以及简笔画的基本绘制方法第2章主要讲解生活中小物品的绘制方法第3章主要讲解美食的绘制方法第4章主要讲解各种小动物的绘制方法第5章主要讲解怎样去画Q版人物的头身比例、五官、发型、动态姿势等第6章主要讲解人物服饰搭配的绘制方法第7章主要讲解Q版人物日常生活场景的绘制方法包括和猫咪玩耍、学习、做美食、游玩等各种有趣好玩的简笔画第8章带着大家一起画手账和文创包括花边图案、边框、便笺、手账字体、手账排版等让大家可以学以致用。 通过绘画可以让你发现和感受美也可以倾诉你的喜怒哀乐。
作者简介 狸小珂 毕业于四川美术学院插画师、文创潮玩设计师擅长萌系插画。 喜欢用手账记录自己的美好生活目前在小红书的作品获赞与收藏量超70万创作的狸小珂系列纸胶带和DIY素材贴纸在好物分享类话题中甚受欢迎希望未来的作品能被更多人喜欢 当当网链接http://product.dangdang.com/29641047.html 京东的链接https://item.jd.com/13917767.html ⛳粉丝福利文末推荐与福利免费包邮送书
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