awesome-ai-art-image-synthesis学习资料汇总 - AI艺术图像合成工具与资源大全

awesome-ai-art-image-synthesis学习资料汇总 - AI艺术图像合成工具与资源大全

awesome-ai-art-image-synthesis是GitHub上一个非常受欢迎的开源项目,旨在收集和分享AI艺术图像合成相关的各种优质工具、想法、提示工程工具、模型等资源。无论你是AI艺术创作的新手还是专业人士,这里都能找到有价值的内容。本文将对该项目的主要内容进行梳理和介绍,帮助读者更好地利用这些资源。

文本到图像模型

文本到图像模型是AI艺术创作的核心。该项目收集了多种可用的模型:

1. 商业模型:

   • DreamStudio - 基于StableDiffusion的云端服务
   • Midjourney - 通过Discord机器人提供的强大图像生成服务
   • DALL-E 2 - OpenAI开发的先进文本到图像模型

2. 免费在线模型:

   • Craiyon - 以前称为DALL-E mini,可免费使用
   • Hugging Face上的StableDiffusion - 在Hugging Face平台上直接使用StableDiffusion

3. 本地运行模型:

   • StableDiffusion + Web GUI - 在本地GPU上运行StableDiffusion,提供Web界面

提示工程工具

提示工程是AI艺术创作中的关键技能。该项目收集了多种辅助工具:

• Lexica - StableDiffusion提示搜索引擎
• Krea.ai - 提示构建器,提供友好的UI和可搜索的提示
• PromptMania - 支持MJ、SD和DALL-E的提示构建器

此外还有艺术家风格研究、修饰语研究等资源,可以帮助创作者更好地掌握提示技巧。

后处理工具

生成图像后,通常需要进行一些后期处理。项目收集了多种实用工具:

• 图像放大:

  • Gigapixel AI - 专业的图像放大工具
  • Real-ESRGAN - 免费开源的图像超分辨率工具

• 面部修复、手部修复等专项工具

社区资源

项目还收集了一些优质的社区资源:

• Discord社区:

  • Stable Diffusion Discord
  • MidJourney Discord

• Reddit社区:

  • r/StableDiffusion
  • r/MidJourney

这些社区是学习交流、寻求帮助的好去处。

学习资源

对于想深入学习的人,项目提供了丰富的教程和学习资料:

• 如何获得不糟糕的图像 - Reddit上的新手/进阶指南
• 潜在空间旅行者指南 - 深入的提示工程指南

此外还有多个YouTube频道的视频教程推荐。

总之,awesome-ai-art-image-synthesis项目为AI艺术创作者提供了一个全面的资源库。无论你是想尝试不同的模型,提高提示技巧,还是学习后期处理,都能在这里找到有价值的工具和知识。随着AI艺术的快速发展,持续关注该项目的更新将有助于及时了解这个领域的最新进展。