前2次分享的AI圖片還比較受小伙伴的歡迎，抽個時間整理了第三波，全部都是正方形的 圖片比例是1:1，上次分享的是橫版和豎版的圖片。分享的圖片不是簡單的用裁剪工具采集而成，都是通過AI重新構(gòu)圖生成。包含了N種分類，因為時間有限精力也有限，實在是沒辦法把分類也整理出來。下面是隨手選的一些圖片，先看看

另外我要特別說明一下啊，我用的文章配圖的封面大部分都是來自第二波分享的AI圖片里面選的。所以小伙伴們你們留言問封面還不如把第二波那個圖片全部下載收藏。那不是更爽嗎？

估計演示圖片還沒看過癮我再來幾張

下面是AI生成圖片技術(shù)的一些介紹，可看可不看

圖片生成技術(shù)是指利用人工智能算法和深度學(xué)習(xí)模型來生成逼真的圖像。隨著計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，圖片生成技術(shù)取得了巨大的突破，成為人們研究和應(yīng)用的熱點之一。

圖片生成技術(shù)的核心是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），它由生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)組成。生成網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)生成圖片，而判別網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)判斷生成的圖片是否真實。通過不斷的博弈過程，生成網(wǎng)絡(luò)逐漸提高生成的圖片質(zhì)量，直到判別網(wǎng)絡(luò)無法區(qū)分出真實圖片和生成圖片。

在過去的幾年里，GANs已經(jīng)取得了令人矚目的成果。最初的GANs模型主要是用來生成簡單的圖像，如手寫數(shù)字或是人臉。然而，隨著模型的改進(jìn)和數(shù)據(jù)集的豐富，現(xiàn)在的GANs已經(jīng)可以生成更復(fù)雜的圖像，包括自然風(fēng)景、動物、建筑等。

在GANs的基礎(chǔ)上，研究人員提出了許多改進(jìn)和變種模型，以進(jìn)一步提高圖片生成的質(zhì)量和多樣性。例如，條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（cGANs）可以根據(jù)給定的條件生成特定類型的圖片。這種模型可以通過指定不同的條件來生成各種風(fēng)格的圖片，如將一幅草圖轉(zhuǎn)化為真實的圖像。

另一個重要的進(jìn)展是StyleGAN。傳統(tǒng)的GANs生成的圖片通常是隨機的，樣式和結(jié)構(gòu)不夠穩(wěn)定。而StyleGAN通過引入可調(diào)節(jié)的樣式向量，可以在生成圖片的過程中控制不同的圖像特征，例如頭發(fā)的顏色、表情的變化等。這使得生成的圖片更加逼真、多樣化。

除了GANs，還有其他一些圖片生成技術(shù)也值得一提。例如，變分自動編碼器（VAE）是一種基于概率圖模型的生成模型，它通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的潛在空間分布來生成新的樣本。與GANs不同，VAE注重重構(gòu)輸入樣本的能力，更加關(guān)注數(shù)據(jù)的分布特性。

另一種技術(shù)是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它可以根據(jù)之前生成的部分圖像，生成下一個部分的圖像。這種技術(shù)通常用于生成序列型圖像，如手寫字體、動態(tài)圖像等。

圖片生成技術(shù)在很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。例如，它可以用于游戲開發(fā)中的場景生成、電影特效的制作、設(shè)計行業(yè)的創(chuàng)作輔助等。此外，圖片生成技術(shù)還可以幫助藝術(shù)家或設(shè)計師獲得靈感，生成各種創(chuàng)意圖案。

然而，圖片生成技術(shù)也面臨一些挑戰(zhàn)和倫理問題。例如，虛假圖片的生成可能導(dǎo)致虛假信息的傳播，甚至被用于網(wǎng)絡(luò)攻擊、欺詐等惡意用途。因此，在應(yīng)用這些技術(shù)時，需要權(quán)衡利弊并建立相應(yīng)的法律和倫理規(guī)范。

總的來說，圖片生成技術(shù)作為人工智能和計算機視覺的重要領(lǐng)域，不斷取得進(jìn)展，為我們提供了更多想象力的空間。隨著技術(shù)的不斷推進(jìn)，我們有理由相信，未來的圖片生成技術(shù)將更加強大和智能化。