ai4artists

项目介绍：ai4artists

项目背景及目标

ai4artists 是一个致力于探索人工智能 (AI) 与艺术交叉领域的项目。这个项目旨在提供关于人工智能和艺术结合的丰富资源，包括工具、教程，以及一些启发性的艺术家和艺术场所。

学习资源

课程

• 深度学习基础：提供有关计算机视觉及自然语言处理等深度学习课程，比如来自纽约大学、斯坦福大学等知名院校的课程。
• 深度生成模型：学习深度生成模型相关的课程，如 CMU 的图像合成学习。
• 创意编码与新媒体：提供关于如何利用深度学习进行艺术创作的课程，如 MIT 的课程。

视频与书籍

• 视频：包括讨论 AI 创作艺术的 Vox 解释视频和其他有关神经网络的教学视频。
• 书籍：例如《Dive into Deep Learning》是深入学习的优秀资源。

教程与博客

• 深度学习教程：例如 VQGAN-CLIP 的教程，讲解了自然语言引导的开放域图像生成与编辑。
• 生成艺术指导：提供了通过简易数学实现生成艺术的教程。

研究论文与方法

扩散模型（及文本到图像应用）

扩散模型是当前 AI 艺术领域的热门研究方向，包括用于文本到图像生成和编辑的 GLIDE、Stable Diffusion 等。

神经辐射场（NeRF）

这是另一种用于场景重建的技术，能够从二维图像中生成三维模型，如 NeRF 它本身及其扩展方法。

三维图与点云

DreamFusion 和 ULIP 等技术推动三维模型的生成和理解。

工具

• 生成建模：如 NVIDIA Imaginaire 提供了多种图像合成库。
• 深度学习框架：如 PyTorch 和 Tensorflow 提供了强大的工具支持。
• 创意计算：Processing 和 p5.js 支持通过编程创造艺术。

产品与应用

一些AI艺术相关的知名产品和应用包括 Midjourney 和 Artbreeder，它们可以帮助用户创造独特的艺术作品。

艺术家、机构与场所

项目中介绍了一些在 AI 与艺术领域内活跃的艺术家，例如 Memo Akten 和 Sofia Crespo，和一些活跃的机构，如 ITT @ NYU 和 Gray Area Foundation for the Arts。

数据集

ai4artists 项目集成了一些开放访问的数据集以供机器学习模型训练使用，这些数据集涵盖了广泛的图像、语音和其他媒体资源。

相关列表和集合

此外，ai4artists 还列出了许多与 AI 艺术相关的资源和工具列表，方便用户拓展和深入学习。

这个项目希望通过系统化的资源和指南，帮助艺术家和开发人员更好地理解并应用人工智能，探索技术与艺术的结合潜力。