一款免费国产Ai绘画软件，需要注册使用，新人会赠送D币，支持输入关键词随机生成Ai画作，也可以添加参考图进行绘制。
基于百度大模型能力的一款在线ai艺术创作工具，可根据我们的语言风格来创作不同风格的绘画作品。
美图秀秀也具备了动漫绘图功能，它的绘制方式是上传一张照片自动生成漫画风格，但是需要会员才可以保存。
它的动漫风格目前仅适用于建筑物，而绘画机器人的绘画风格目前只有一种，只有绘制的背景有所不同，效果大概是如下图所示↓↓↓
以上就是本次给大家分享的6款在线Ai绘画网站啦，每一个网站的绘画风格都会有所不同，感兴趣的话都可以试一试呀！喜欢我的分享可以点赞告诉我哟~
这些画作是不是都是很美丽梦幻的，这样的画作技术可能在以前大家看起来都是由PS高手给弄出来的，肯定是技术超群的，但是现在我们自己也可以创作出来这种风格的画作了，在手机上就就可以进行绘画，下面小编就给大家分享一个非常的好用的绘画软件，让小伙伴们也都可以轻松的制作出上方那么优秀的AI绘画作品。
相信经过上面的介绍小伙伴们对于AI绘画创作已经有了很详细的了解，那么感兴趣的小伙伴赶紧来下载软件去试试吧！
导语 | 近些年AI蓬勃发展，在各行各业都有着不同方式的应用。而AI创作艺术和生产内容无疑是今年以来最热门的话题，AI创作到底发生过什么，原理又是如何，是噱头还是会有对我们有用的潜在应用场景呢？我们旨在深入浅出的尝试回答这些问题。
今年开始，文本描述自动生成图片（Text-to-Image）的AI绘画黑科技一下子变火了。很多人对AI绘画产生巨大兴趣是从一副AI作品的新闻开始的。这幅由MidJourney生成的数字油画参加了Colorado博览会的艺术比赛，并且获得了第一名。这个事件可以想象的引起了巨大的争论。（难道300刀的奖金撬起了3千亿的市场？）
Jason Allen’s A.I.-generated work, “Théatre D’opéra Spatial,” took first place in the digital category at the Colorado State Fair.Credit...via Jason Allen
Disco Diffusion是今年2月爆火的AI图像生成程序，可以根据描述的场景关键词渲染对应的图片。今年4月，大名鼎鼎的OpenAI也发布了新模型DALL-E 2，命名来源于著名画家Dali和机器人总动员Wall-E，同样支持Text-to-Image。在年初的时候，Disco Diffusion可以生成一些有氛围感的图片，但还无法生成精致的人脸，但很快到了DALL-E 2后就可以非常清晰的画出人脸了。而现在到了Stable Diffusion在创作的精致程度和作画速度上更上了一个新的台阶。
Disco Diffusion: Mechanical arm with a paint brush and a canvas by Li Shuxing and Tyler Edlin
5、科技小制作 手工 简单DALL-E2: 将Johannes Vermeer 的名画“戴珍珠耳环的女孩”转换生成不同的面孔
Stable Diffusion: a beautiful painting of a building in a serene landscape
2022年8月，被视为当下最强的AI创作工具Stable Diffusion正式开放，这无疑进一步给AI创作带来了最近的火热。通过网站注册就可以使用，提供了方便简洁的UI，也大大降低了这类工具的使用门槛，而且效率高，图像质量好。而如果不想花钱的话，Stable Diffusion还正式开源了代码、模型和weights，在huggingface上都可以直接clone和下载，部署到GPU上就可以随便用了。huggingface上同时也已经有了diffusers库，可以成为调包侠直接使用，colab上也都有现成的notebook example了。也因此热度，推出Stable Diffusion的AI公司StabilityAI完成了1亿美元的种子轮融资，公司估值达到了10亿美元。
6、科技创新绘画作品Stable Diffusion开源后的搜索热度已经保持两个月了
和机器学习刚开始火的时候一样，AI生成技术也并不是凭空出现的。只是近一两年以来，作品的质量和计算速度日益快速提升，让我们忽略了AI绘画同样悠久的历史。
AI绘画在计算机出现后不久就已经开始有了最初的探索。在70年的时候艺术家Harold Cohen就已经创造了程序“AARON”进行绘画，而不同于现在的黑科技，当时AARON是真的去操作机械臂来画画。Harold对AARON的改进持续了很久，80年代的时候，ARRON可以尝试画三维物体，并且很快就可以画彩图了。但AARON没有开源，所以它学习的是Harold本人的抽象色彩绘画风格。2006年，出现了The Painting Fool，有点类似AARON，通过观察照片提取颜色信息，使用现实中的材料进行创作，所以同样电脑程序通过学习信息就行物理绘画的方式。
7、科技作品手工现在我们说的更多的“AI创作”的概念，更多的指的是基于Deep Learning模型进行自动作图的程序，这种绘画方式得益于近些年计算机软硬件的高速发展。2012年两位大神Andrew Ng和Jeff Dean进行了一次实验，使用1.6万个CPU和Youtube上一千万个猫脸图片用了3天训练了当时最大的深度学习网络，生成了一个猫脸。在现在看来这个结果不值一提，但对当时的CV领域来说，是具有突破性的意义的尝试，并且正式开启了AI创作的全新方向。
2006年，李飞飞教授发现了很多研究工作在AI算法方面忽略了“数据”的重要性，于是带头开始构建大型图像数据集 - ImageNet，也因此图像识别大赛由此拉开帷幕，三年后李飞飞团队发表了ImageNet的论文从而真正发布了ImageNet数据集，给AI创作提供了强大的数据库。同样2006年，Geoffrey Hilton团队实现了GPU优化深度神经网络的方法，从而“深度学习”这个新名词的概念被提出，各种Neural Networks的技术手段开始不断出现，深度学习的发展也加速了AI在两个赛道Discriminative model和Generative model的发展。2012年的AlexNet，2014年的VGGNet，2015年的ResNet，2016年的DenseNet都是前者的经典模型。
而对于Generative model，2014年大神Ian Goodfellow提出了GAN，两个神经网络互相学习和训练，被认为是CV领域的重大突破，通过两个神经网络的相互博弈，使得生成的数据分布更接近真实数据分布。从此2014年的GAN、VAE以及2016年的PixelRNN/CNN成为了三类主流的Generative models。2017-2018年深度学习框架也建设成熟，PyTorch和Tensorflow成为首选框架，提供了很多图像处理的大量预训练模型，大大降低了技术门槛。2018年，Nvidia发布了Video-to-Video synthesis，它可以通过发生器、鉴别器网络等模块，合成高分辨率照片一样真实的视频，实现了把AI推向新的创造场景。GAN的大规模使用，也出现了很多基于GAN的模型迭代和优化，2019年BigGAN的出现让GAN的世界更强大，由它训练生成的图像已经无法分辨真假了，被认为是当时最强的图像生成器。
8、科技绘画作品图片大全初中但是GAN依然存在一些缺陷，比如一些研究中都有提到模型的稳定性和收敛较差，尤其是面对更加复杂和多样的数据。更为重要的是，让生成的数据分布接近真实数据分布，也就是接近现有的内容的样子同样会形成一个问题，就是生成的内容是非常接近现有内容，接近也就是没法突破带来艺术上的“创新”。
而2020年开始在图片生成领域研究更多的Diffusion model克服了这些问题。Diffusion model的核心原理就是给图片去噪的过程中理解有意义的图像是如何生成的，同时又大大简化了模型训练过程数据处理的难度和稳定性问题。所以Diffusion模型生成的图片相比GAN模型京都更高，且随着样本数量和训练时长的累积，Diffusion model展现了对艺术表达风格更好的模拟能力。2021年的对比研究表明，在同样的ImageNet的数据库训练后的图片生成质量，使用Diffusion model得到的FID评估结果要优于当时最好的Generative models BigGAN-deep等等。
正如开头提到，今年的AI热点属于文本创作内容，而其实一直到2021年初，OpenAI发布的DALL-E其AI绘画水平也就一般，但这里开始拥有的一个重要能力就可以按照文本描述进行创作。然后今年2022年，在三座大山Stable Diffusion、DALL-E 2、MidJourney生成的各种画作中，已经引起了各种人群包括开发者、艺术家、美术工作者等等的兴趣尝试和争论。Stable Diffusion的开源和简单的过滤器功能无疑将Text-to-Imagede的热点和争议推向了高潮。
9、科技小制作 手工 简单而很快大厂们不再只局限于图片，同时又推出了Text-to-Video的产品。Meta在刚过去的九月底宣布了新的AI产品Make-A-Video，使用者可以同样使用文本的方式生产简洁和高质量的短视频，他们的说明是系统模型可以从文本-图片配对数据中学习这个世界的样子并从视频片段中推理没有文本情况下的世界变化。从实现场景来看也有多种使用方式，比如文本描述不同类型的场景动作、使用单张或一对图片生成变化视频、在原始视频中加入额外的元素和变化，Meta也表明了他们之后会发布demo工具。很快在十月初，Google也发布了他们新的AI产品Imagen Video，同样是使用文本生产视频的工具。Imagen Video还在研发阶段，但Google的学术论文表明了这个工具可以通过文本描述生产24 fps的分辨率在1280x768的视频，同时可以有风格化能力和物体3D旋转能力。文章还表明Imagen Video在文本内容的视频呈现上也会相对于优于DALL-E和Stable Diffusion。又没过几天，Google和Phenaki宣布了另一个文本生产视频工具Phenaki，甚至可以生产2分钟以上较长的视频。Google同时也说明了“问题数据”对于AI模型的影响和潜在的风险，公司一直致力于严谨过滤暴力和色情内容以及文化偏差等问题，因此短期内并不会开源Imagen Video模型，但我们相信不久的将来，不管通过工具或者源代码的方式，这些cutting-edge的视频生产模型也会和图片生产模型一样很快和AI创作者们相见。
既然有了Text-to-Image和Text-to-Video，那Text-to-Speech肯定也要蹭一下热度。10月中旬postcast.ai发布了一段音频是跟用AI生成的跟Steve Jobs的对话火了（新闻），从语音语调上听起来真的和Steve本人没有差别，完全不像是机器人的声音。而技术提供方play.ht在他们的网站上也上线了新的这个非常有吸引力的功能Voice Cloning，上面提供各种名人的AI合成声音。他们并没有提供更多的技术信息，但看起来他们使用了2020年上线并在2021年底开放的GPT3模型，同时从效果上看起来已经非常接近复制真人的声音了。
看到历史和一些生动的例子，是不是觉得AI生成各种内容已经就在眼前了？我们可以随便写几句话就能生成精美的图片、视频、声音满足各种需求了？但是实际操作上依然会有很多的限制。下面我们就来适当剖析一下最近较热的文本生成图片和视频技术原理，到底实现了什么功能以及相关的局限性在哪里，后面我们再针对实际游戏内容做一些demo，更贴合应用场景的了解这些局限性。
10、科技创新绘画作品不同的AI图片生成器技术结构上会有差别，本文在最后也附上了一些重要模型的参考文献。我们在这里主要针对最近热门的Stable Diffusion和DALL-E 2做一些解读和讨论。这类的AI生成模型的核心技术能力就是，把人类创作的内容，用某一个高维的数学向量进行表示。如果这种内容到向量的“翻译”足够合理且能代表内容的特征，那么人类所有的创作内容都可以转化为这个空间里的向量。当把这个世界上所有的内容都转化为向量，而在这个空间中还无法表示出来的向量就是还没有创造出来的内容。而我们已经知道了这些已知内容的向量，那我们就可以通过反向转化，用AI“创造”出还没有被创造的内容。
Stable Diffusion的整体上来说主要是三个部分，language model、diffusion model和decoder。
Language model主要将输入的文本提示转化为可以输入到diffusion model使用的表示形式，通常使用embedding加上一些random noise输入到下一层。
