随着人工智能技术的不断发展，AI 绘图模型已经成为了设计师和艺术家们的得力助手。不仅能够帮助他们快速完成设计稿，还能实现许多以往难以想象的创作。本文将分享7个好用的AI绘图模型析，帮助你了解AI绘图的技术原理，更全面了解AI绘图的应用。
1. DALL·E 3
DALL-E 3 将 AI 图像生成功能较其前身 DALL-E 2 提升了一个档次。它旨在根据文本提示制作详细且逼真的图像。除了改进视觉效果之外，它还将文本无缝集成到生成的图像中，解决了长期存在的人工智能挑战。
可以说是人工智能图像生成器领域最知名的——这是有充分理由的。它的前身DALL·E 2是第一个由人工智能驱动的图像生成器，它足以创建非常有趣的图像，并且被足够多的人广泛使用并传播开来。
2. DeepArt
DeepArt是一款基于深度学习的艺术生成模型，利用卷积神经网络技术，能够将用户提供的照片转化为各种艺术风格的图像。通过学习艺术作品的特征，DeepArt能够以惊人的方式重新演绎图像，为用户提供独特而富有创意的艺术体验。
3. GAN模型
GAN（生成对抗网络）是近年来备受关注的AI绘图模型之一。它采用两个神经网络进行对抗训练，一个生成网络负责生成图像，一个判别网络负责判断生成的图像是否真实。通过不断迭代训练，生成网络能够生成越来越逼真的图像。GAN模型的优势在于可以生成高质量、高分辨率的图像，但也存在着训练难度大、计算资源消耗大等问题。
4. VAE模型
boardmix AI生成图片
VAE（变分自编码器）是另一种常用的AI绘图模型。它通过对输入数据进行编码和解码来生成图像。编码器将输入数据转换为潜在向量，解码器将潜在向量转换为输出图像。VAE模型的优势在于可以生成多样化的图像，并且可以通过调整潜在向量的取值来控制生成图像的风格和特征。但VAE模型的生成图像质量相对较低，可能存在模糊和失真等问题。
5. PixelRNN模型
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PixelRNN模型是一种基于循环神经网络的AI绘图模型。它以像素为单位，逐个生成图像。通过训练模型学习像素之间的依赖关系，从而生成具有连贯性和一致性的图像。PixelRNN模型的优势在于可以生成高质量的图像，但由于逐像素生成的方式，计算效率较低，生成一张图像需要较长的时间。
6. StyleGAN模型
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StyleGAN模型是一种基于GAN的AI绘图模型，它可以控制生成图像的风格和特征。通过在生成网络中加入风格向量，可以控制生成图像的风格，例如人脸的表情、发型等。StyleGAN模型的优势在于可以生成高质量、高分辨率、具有丰富风格的图像，但由于模型复杂度较高，训练难度较大。
7. Diffusion模型
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Diffusion模型是一种基于扩散过程的AI绘图模型。它通过模拟图像形成的物理过程来生成图像。通过在图像中添加噪声并逐步去除噪声来模拟图像的扩散过程，从而生成逼真的图像。Diffusion模型的优势在于可以生成高质量的图像，并且可以通过调整扩散过程的参数来控制生成图像的风格和特征。但由于模型的计算复杂度较高，生成一张图像需要较长的时间。
许多AI绘图软件正是基于以上AI绘图模型技术，为广大用户提供智能便捷的AI绘图体验，AI绘图在艺术创作、设计、教育、医学影像处理、VR和AR、广告和营销、游戏开发以及自动化绘图等领域有着广泛的应用。可以预见的是，随着AI技术的进一步发展，AI绘图势必为人们的多样化创作带来更多便捷和灵感。
boardmix博思白板正是一款具备AI绘图功能的智能在线白板软件，它支持根据文本和图片生成图像，提供丰富的提示词和图片素材库，让用户无需学习能够轻易上手，支持生成多种不同风格、不同尺寸和不同分辨率的图片，支持AI抠图和画面修复等功能，在设计、创意创作、艺术创作等各种领域都有广泛应用。新用户注册获取免费AI点数，马上注册体验吧！
