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从画笔到像素：人工智能生成艺术中的深度神经网络综述

Created by
  • Haebom

作者

安妮-索菲·梅尔滕，德里亚·索伊丹纳

大纲

本文探讨了人工智能生成艺术领域，并考察了用于生成艺术的各种深度神经网络架构和模型。论文分析了该领域的关键模型，从经典的卷积网络到前沿的扩散模型，并阐述了它们的总体结构和工作原理。论文以“DeepDream”中如梦似幻的景观为开端，介绍了稳定扩散和 DALL-E 3 等近期研究的案例研究，并对这些模型进行了比较和分析，以突出其优势和局限性。此外，论文还探讨了深度神经网络在短时间内取得的显著进展，展现了艺术与计算机科学之间的相互作用。

Takeaways，Limitations

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提供对人工智能生成艺术中使用的各种深度神经网络模型的技术理解。
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它展示了从 DeepDream 到 Stable Diffusion 和 DALL-E 3 的主要模型的演变。
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模型之间的比较可以帮助您识别每个模型的优点和缺点。
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它展示了人工智能生成艺术领域的现状和技术进步。
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论文的具体Limitations未指定。
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