触站 AI
简介
1
2
.
功能特点
：拥有先进的人工智能算法，能够智能识别用户的绘画意图，并提供相应的绘画建议和辅助工具。提供丰富多样的绘画工具，包括画笔、调色板、图层等，可满足素描、油画、水彩等各种绘画需求
1
.
使用入口
：https://m.huashi6.com/ai/draw
1
2
.即时灵感
简介
：国内原生的 AI 绘画工具，对国内用户语言友好，限制低，上手速度快
4
.
功能特点
：除了根据文字需求生成绘画作品外，还支持用户直接导入示例图片让 AI 依照范例创作。此外，设有 AI 艺术馆和模型广场两个分区模块，可帮助新人快速了解如何对 AI 进行提问，并能直接套用模型，让整个 AI 生成操作更轻松简单
4
.PromeAI
简介
：免费且无需登录的 AI 绘画网站，主要侧重于图片风格的转换
4
.
功能特点
：可以将图片转换为线条、动漫、现实主义等不同风格，以提高图片的整体艺术性，并且支持用户进行参数调整，以保证图片的最终成效
4
.The Fy! Studio
简介
：注重用户个性化需求的 AI 绘画网站
4
.
功能特点
：用户可以选择不同的艺术设计风格，并进行数据的细节调节，提高 AI 绘画作品后期生成的精准度，而且在作品生成后，用户依旧可以进行风格上的调整
4
.Easy-Peasy.AI
简介
：免费无需登录的 AI 绘画网站，提供图层编辑工具
4
.
功能特点
：为用户提供了类似 PS 的图层功能，可实现图片编辑效果，提高 AI 绘图整体的画面感，适合有一定操作基础的用户
4
.Pirate Diffusion
简介
：具有独特艺术风格的 AI 绘画网站
4
.
功能特点
：能为用户提供抽象主义、浪漫主义等多种绘画艺术风格，非常适合偏好艺术风的文艺青年
4
.葫芦娃 AI 免费工具「chat.hlw.ai」
简介
：提供了一系列强大且免费的功能，包括基于文本输入的绘画生成器和动态绘画功能.
功能特点
：用户只需简单描述想要绘制的内容，即可迅速生成相应的绘画作品，还能创造出动态的绘画场景。此外，还提供聊天功能，用户可与 AI 请教绘画技巧、探讨艺术理念或寻求创作灵感，同时支持保存和分享功能.
介绍一下AI绘画的基本原理 AI 绘画的基本原理主要基于以下几种技术和方法：
基于深度学习的生成模型
生成对抗网络（GAN）
：由生成器和判别器两部分组成。生成器负责根据随机噪声生成图像，判别器则负责判断输入的图像是真实的还是由生成器生成的。在训练过程中，生成器和判别器相互对抗、不断优化，最终生成器能够生成足以以假乱真的图像。例如，生成器可能一开始生成一些模糊、不合理的图像，但随着训练，它会逐渐学习到真实图像的特征和分布，生成越来越逼真的图像，而判别器也会不断提高辨别能力，促使生成器进一步改进
1
.
变分自编码器（VAE）
：包含编码器和解码器。编码器将输入图像压缩成一个低维的潜在空间表示，解码器则从这个潜在空间表示中重建出原始图像。通过这种方式，VAE 能够学习到图像的潜在结构和特征分布，并且可以通过对潜在空间的采样和操作来生成新的图像。例如，通过在潜在空间中沿着某个特定方向进行插值或变换，可以生成具有连续变化特征的图像，如从男性面部特征逐渐过渡到女性面部特征.
扩散模型（Diffusion Model）
：先将原始图像逐步加入噪点，直到整个画面变成白噪声，记录这个过程，然后让 AI 学习如何从充满噪点的画面一步步去噪并还原成清晰的图像。AI 通过大量这样的训练数据，学习到图像的结构和细节信息，从而能够在生成图像时，从随机噪声开始，逐步去除噪点，生成符合要求的图像。Stable Diffusion 就是基于扩散模型的一种 AI 绘画技术，它在扩散算法的基础上还套了一个 VAE 模型，提高了画图速度和质量
1
.预训练与微调
预训练
：AI 绘画模型通常会在大规模的图像数据集上进行预训练，这些数据集包含了各种类型和风格的图像。通过预训练，模型能够学习到图像的通用特征和模式，如物体的形状、颜色、纹理、构图等。例如，模型可以学习到天空通常是蓝色的、树叶是绿色的等常见的图像特征，以及不同物体之间的空间关系和组合方式。
微调
：在预训练的基础上，根据具体的任务或用户需求，对模型进行微调。例如，如果用户想要生成特定风格的绘画作品，如油画风格或动漫风格，可以使用相应风格的图像数据对预训练模型进行微调，使模型能够更好地生成符合该风格的图像。微调可以通过调整模型的参数、增加特定风格的特征层或修改损失函数等方式来实现。
文本与图像的关联学习
文本编码器
：将用户输入的文本描述转换为计算机能够理解的向量表示。例如，当用户输入 “一幅美丽的海边日落风景画” 时，文本编码器会将这句话转化为一个对应的向量，这个向量包含了与文本中各个词语相关的语义信息和特征
1
.
跨模态关联
：模型通过大量的文本与图像对进行训练，学习文本与图像之间的关联关系。例如，模型会学习到 “海边日落” 这个文本描述与包含大海、夕阳、天空等元素的图像之间的对应关系，以及 “美丽” 这个词与图像的色彩、构图等美学特征之间的联系。通过这种跨模态的学习，模型能够根据输入的文本生成与之匹配的图像。生成过程中的参数控制
采样方法和步数
：不同的采样方法会影响图像生成的效果和速度。例如，一些采样方法可以生成更清晰、更准确的图像，但可能需要较长的计算时间；而另一些采样方法则可以更快地生成图像，但质量可能相对较低。步数则决定了生成过程中去噪或迭代的次数，步数越多，生成的图像通常越精细，但也需要更多的计算资源和时间.
种子值
：种子值是一个随机数，它决定了生成图像的初始噪声和随机因素。相同的种子值在相同的模型和参数设置下会生成相同的图像，不同的种子值则会生成不同的图像，通过调整种子值，可以在一定程度上控制生成图像的多样性和随机性.
风格和效果参数
：用户可以通过调整各种风格和效果参数来定制生成图像的风格和细节。例如，可以调整颜色的饱和度、对比度、色调等参数来改变图像的色彩风格，或者调整线条的粗细、清晰度等参数来影响图像的绘画风格。此外，还可以设置图像的分辨率、尺寸等参数来满足不同的需求.
