# 生成式 AI 項目、工具、藝術作品和模型的精選列表

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### 倉庫介紹

歡迎來到我們令人敬畏的生成式 AI 資源列表！該存儲庫是生成式 AI 動態領域中精選參考的集合，配備了各種來源，例如學術論文、技術文章、在線課程、教程和軟件。

#### 結構：

1. **部分**：每個部分代表一個不同的生成 AI 相關類別（例如，LLM、提示工程、圖像合成、教育資源等）。收件箱是類別的更一般參考。當一個新的類別出現時，它就成為一個特定的小節。
2. **章節內的參考文獻**：在每個章節中，參考文獻按時間倒序排列，最近的在頂部。此訂單標誌著生成式 AI 不斷發展的前景，讓您了解最新的發展。

這個存儲庫旨在為您提供觸手可及的最新進展，讓您可以按照自己的節奏探索舊資源的深度。它會定期更新，確保您始終跟上快速發展的生成式 AI 世界的步伐。

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歡迎並非常感謝您的貢獻！如果您有您認為應該在此列表中的寶貴資源，或者如果您看到任何過時的信息，請提出合併請求。這將幫助我們保持 Awesome List 的質量和相關性。

遵循此路線圖，繼續學習，並享受生成式 AI 的旅程！

### 生成式 AI 領域：歷史、地圖和定義

* [論文摘要 - ChatGPT](https://www.paperdigest.org/2023/01/recent-papers-on-chatgpt/)：關於 ChatGPT 的最新論文
* [AI Index Report 2023 – Artificial Intelligence Index](https://aiindex.stanford.edu/report/)：由斯坦福大學以人為中心的人工智能編寫的衡量 AI 趨勢的報告
* [A Survey of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2303.18223)：總結語言模型演變的論文，重點關注 LLM，討論它們的進展、技術以及對 AI 開發和應用的影響用法
* [The Generative AI Timeline](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7044233450295316480)：David Foster 在 Linkedin 上發帖
* [誰擁有生成式人工智能平台？| Andreessen Horowitz](https://a16z.com/2023/01/19/who-owns-the-generative-ai-platform/)：這篇文章討論了生成人工智能市場，並展示了該領域有趣的技術堆棧
* [AI 生成內容 (AIGC) 綜合調查：從 GAN 到 ChatGPT 的生成 AI 歷史 | arxiv](https://arxiv.org/abs/2303.04226)
* \[🔥🔥] [Toward General Design Principles for Generative AI applications](https://arxiv.org/abs/2301.05578)：本文提出了一組用於設計生成式 AI 應用程序的七項原則
* \[🔥] [生成式 AI 景觀報告的景觀 | 通過 Ramsri Goutham | 2023 年 1 月 | Medium](https://ramsrigoutham.medium.com/the-landscape-of-generative-ai-landscape-reports-615a417b15d)：一份關於 9 家風險投資公司發布的報告的元報告
* [Cohere 生成人工智能：第 1 部分 - 模型提示](https://txt.cohere.ai/generative-ai-part-1/)：Cohere AI 生成人工智能概述
* [Cohere 生成人工智能：第 2 部分 - 用例構思](https://txt.cohere.ai/generative-ai-part-2/)：Cohere AI 生成人工智能用例列表
* [Large Language Models and Where to Use Them: Part 1](https://txt.cohere.ai/llm-use-cases/)：Cohere AI 的 LLM 用例列表
* [大型語言模型及其使用場合：第 2 部分](https://txt.cohere.ai/llm-use-cases-p2/)
* [Generative AI 有什麼大不了的？是未來還是現在？](https://txt.cohere.ai/generative-ai-future-or-present/)：Cohere AI 對 Generative AI 領域的總結
* [AI 和語言模型的時間線](https://lifearchitect.ai/timeline/): LLM 時間線由 Life Architect 的 Alan D. Thompson 博士整理
* [預訓練基礎模型綜合調查：從 BERT 到 ChatGPT 的歷史 | arxiv](https://arxiv.org/abs/2302.09419)
* [從歷史角度回顧生成式人工智能](https://www.techrxiv.org/articles/preprint/A_Review_of_Generative_AI_from_Historical_Perspectives/22097942)：Dipankar Dasgupta、Deepak Venugopal 和 Kishor Datta Gupta 的論文
* [Matt Shumer 在 Twitter 上：“權威的 AI 市場地圖 Twitter 線程”](https://twitter.com/mattshumer_/status/1620465468229451776)：“權威的 AI 市場地圖 Twitter 線程”
* \[🔥] [Base11 Research - generative-ai](https://base10.vc/research/generative-ai): 投資公司Base10出品的關於生成人工智能的報告
* [哇的引擎：人工智能藝術時代的到來——史蒂夫·默奇](https://www.stevemurch.com/engines-of-wow-ai-art-comes-of-age/2022/12)
* [人工智能在 2022 年底爆發/推特](https://twitter.com/RamaswmySridhar/status/1613271413020037120)：生成人工智能分析工具的類別
* \[🔥🔥🔥] [繪製生成式 AI 景觀圖 | 鹿角](https://www.antler.co/blog/generative-ai)
* \[🔥🔥🔥] [AI 時間線](https://www.fabianmosele.com/ai-timeline)：Fabian Mosele 的文本到圖像 ML 模型的歷史
* [AI-Generated Art](https://www.v7labs.com/blog/ai-generated-art)：從文本到圖像以及更多示例
* [穩定擴散 1 週 | multimodal.art](https://multimodal.art/news/1-week-of-stable-diffusion)

### 生成式 AI 過程和工件

\<img src="<https://user-images.githubusercontent.com/299057/226114498-c9b8a717-31e2-4630-b0ab-752b69005146.png>" 寬度=75% 高度=75%>

### 生成式 AI 工具目錄

* [BestWebbs](https://bestwebbs.com/)：“所有 AI 工具的一站式目的地”
* [Future Tools - Find The Exact AI Tool for Your Needs](https://www.futuretools.io/)：AI 工具列表
* [Futurepedia - 最大的 AI 工具目錄 | 首頁](https://www.futurepedia.io/)：AI工具目錄
* [有一個人工智能](https://theresanaiforthat.com/)：人工智能數據庫
* \[🔥🔥🔥] [AI Depot - Discover New AI Tools](https://aidepot.co/)：按標籤組織並以卡片形式呈現的 AI 工具集合
* \[🔥🔥🔥] [Generative AI Database](https://aaronsim.notion.site/Generative-AI-Database-Types-Models-Sector-URL-API-more-b5196c870594498fb1e0d979428add2d): Notion 中的一個數據庫，帶有類型，模型、行業、URL 和 API

### 收件箱：大型語言模型

* [google/BIG-bench](https://github.com/google/BIG-bench)：“旨在探索大型語言模型並推斷其未來能力的協作基準”
* [togethercomputer/OpenChatKit](https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit)：提供一個開源基礎來為各種應用程序創建專用和通用聊天機器人
* [論文摘要 - ChatGPT](https://www.paperdigest.org/2023/01/recent-papers-on-chatgpt/)：關於 ChatGPT 的最新論文
* [讓我們向您展示 GPT 的工作原理——使用 Jane Austen - 紐約時報](https://www.nytimes.com/interactive/2023/04/26/upshot/gpt-from-scratch.html)
* [鏈中搜索：為知識密集型任務建立準確、可信和可追溯的大型語言模型 | arxiv](https://arxiv.org/abs/2304.14732)：“一個名為 Search-in-the-Chain (SearChain) 的新穎框架，用於提高 LLM 生成的多跳問答內容的準確性、可信度和可追溯性“
* \[🔥🔥🔥] [Mooler0410/LLMsPracticalGuide](https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide)：基於論文[Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and超越](https://arxiv.org/abs/2304.13712)
* [hpcaitech/ColossalAI](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI)：使大型 AI 模型更便宜、更快且更易於訪問
* [microsoft/LoRA](https://github.com/microsoft/LoRA)：loralib 代碼，“LoRA：大型語言模型的低秩適應”的實現
* [kyrolabs/awesome-langchain](https://github.com/kyrolabs/awesome-langchain)：😎很棒的工具和項目列表以及很棒的 LangChain 框架
* \[Stability AI 推出其第一個 StableLM 語言模型套件 — Stability AI]\(<https://stability.ai/blog/stability-ai-launches-the-first-of-its-stablelm-suite-of-language> -models?utm\_source=bensbites\&utm\_medium=newsletter\&utm\_campaign=stability-ai-release-their-llm)
* [免費多莉 | Databricks 博客](https://www.databricks.com/blog/2023/04/12/dolly-first-open-commercially-viable-instruction-tuned-llm)：開源，指令遵循 LLM，很好-調整了人類生成的指令數據集，該數據集已獲得許可用於研究和商業用途
* [ChatGPT/GPT-4研究綜述及對大型語言模型未來的展望](https://arxiv.org/abs/2304.01852)：論文“對ChatGPT和GPT-4的全面調查及其應用前景”跨越不同領域"
* [lm-sys/FastChat](https://github.com/lm-sys/FastChat)：“Vicuna：一個令人印象深刻的 GPT-4 開放式聊天機器人”的發布回購 \[\[demo]\(<https://chat>. lmsys.org/)]
* \[🔥🔥🔥] [oobabooga/text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui)：用於運行大型語言模型（如 GPT-J 6B、OPT、卡拉狄加、美洲駝和皮格馬利翁
* [為什麼 LLaMa 很重要 | Hackaday](https://hackaday.com/2023/03/22/why-llama-is-a-big-deal/)：討論 LLaMa 和 Alpaca 在普及 LLM 甚至在小型硬件中使用它們的影響的帖子設備
* [logspace-ai/langflow](https://github.com/logspace-ai/langflow)：LangChain 的 UI，採用 react-flow 設計，提供一種輕鬆的實驗和原型流方式
* [超出您的要求：對應用程序集成大型語言模型的新型快速注入威脅的綜合分析](https://arxiv.org/abs/2302.12173)：關於 LLM 安全的論文
* [Cohere AI](https://docs.cohere.ai/)：一種將最先進的語言模型集成到應用程序中的方法
* [Langchain for paper summarization](https://lancemartin.notion.site/lancemartin/Langchain-for-paper-summarization-d4ad122ea9a64c0eb1f981e743d6c419): 使用langchain構建論文摘要應用
* [紅隊大型語言模型 | Hugging Faces](https://huggingface.co/blog/red-teaming)：針對越獄和攻擊測試 LLM 的策略
* [hwchase17/langchain](https://github.com/hwchase17/langchain/)：“通過可組合性使用 LLM 構建應用程序”
* \[2023 年頂級大型語言模型 (LLM) | MarkTechPost]\(<https://www.marktechpost.com/2023/02/22/top-large-language-models-llms-in-2023-from-openai-google-ai-deepmind-anthropic-baidu-huawei-meta> -ai-ai21-labs-lg-ai-research-and-nvidia/）：列出來自不同公司的大型語言模型
* [Godly](https://godly.ai)：GPT3 的即時上下文
* [GPTZero](https://gptzero.me/)：“檢測 AI 抄襲。準確”
* [GPT-3 應用程序](https://gpt-apps.com/)：GPT-3 支持的微型產品（例如：貓命名器、詩人口袋、總結）
* [內部語言模型（從 GPT-3 到 PaLM）——Alan D. Thompson 博士——Life Architect](https://lifearchitect.ai/models/)
* [Google AI 博客：路徑語言模型 (PaLM)：擴展到 5400 億個參數以獲得突破性性能](https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.html)
* [DeepMind 說它的新語言模型可以比其他人大 25 倍 | 麻省理工科技評論](https://www.technologyreview.com/2021/12/08/1041557/deepmind-language-model-beat-others-25-times-size-gpt-3-megatron/)
* \[集成 AI：如何使用九個平台（Megatron、GPT-3、GPT-J、Wudao、J1..）免費與 AI 交談 - YouTube]\(<https://www.youtube.com/watch?v=> yWM\_8QwLyuY\&list=LL\&index=1\&t=17s) 作者：Alan D. Thompson 博士。以下參考來自此視頻說明
* [Haystack](https://github.com/deepset-ai/haystack)：使用 LLM 和 Transformer 構建應用程序的框架（例如代理、語義搜索、問答）

#### 自主 LLM 代理

* [Vercel for AI agents](https://github.com/e2b-dev/e2b)：“幫助開發人員構建、部署和監控 AI 代理，專注於為您構建軟件的專業 AI 代理——您的個人軟件開發商”
* [101dotxyz/GPTeam](https://github.com/101dotxyz/GPTeam)：“GPTeam 使用 GPT-4 創建多個協作以實現預定義目標的代理”
* [Fine-Tuner.ai](https://fine-tuner.ai/)：沒有代碼方法來構建 AI 代理
* [AI 代理基礎知識：讓我們一步步思考 - 作者：Jon Stokes](https://www.jonstokes.com/p/ai-agent-basics-lets-think-step-by)
* \[🔥🔥] [Transformers Agent](https://huggingface.co/docs/transformers/transformers_agents)：在 Hugging Face 的變形金剛庫之上提供自然語言 API
* [AgentGPT](https://agentgpt.reworkd.ai/)：“在瀏覽器中組裝、配置和部署自治 AI 代理”
* [yoheinakajima/babyagi](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)：一個人工智能驅動的任務管理系統，使用 OpenAI 和 Pinecone API 來創建、確定優先級和執行任務
* [Torantulino/Auto-GPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)：“使 GPT-4 完全自主的實驗性開源嘗試”
* [生成代理：人類行為的交互式模擬](https://arxiv.org/abs/2304.03442)：一篇介紹模擬可信人類行為的計算軟件代理的論文
* [microsoft/JARVIS](https://github.com/microsoft/JARVIS): JARVIS，一個連接法學碩士和機器學習社區的系統
* [HuggingGPT](https://arxiv.org/abs/2303.17580)：使用 ChatGPT 及其在 HuggingFace 中的朋友解決 AI 任務

#### 朗鏈

* [FlowiseAI](https://flowiseai.com/)：“使用 LangchainJS 構建自定義 LLM 流程的開源 UI 可視化工具，用 Node Typescript/Javascript 編寫”
* [用於論文摘要的 Langchain](https://lancemartin.notion.site/lancemartin/Langchain-for-paper-summarization-d4ad122ea9a64c0eb1f981e743d6c419)
* [LangChain Docs](https://langchain.readthedocs.io/en/latest/#)：通過可組合性幫助使用 LLM 構建應用程序的 Python 庫
* [朗鏈入門 | 通過阿夫拉 | 2023 年 2 月 | Medium](https://medium.com/@avra42/getting-started-with-langchain-a-powerful-tool-for-working-with-large-language-models-286419ba0842)：一個強大的工具，用於處理大型語言模型

#### 嵌入和語義搜索

* [neuml/txtai](https://github.com/neuml/txtai)：由語言模型提供支持的語義搜索和工作流
* [facebookresearch/faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss)：一個用於高效相似性搜索和密集向量聚類的庫
* [使用 GPT-3 優化聊天機器人的對話智能 | 通過 Amogh Agastya | 更好的編程](https://betterprogramming.pub/how-to-give-your-chatbot-the-power-of-neural-search-with-openai-ebcff5194170)：介紹語義搜索概念的教程
* \[🔥] [whitead/paper-qa](https://github.com/whitead/paper-qa): “LLM Chain for answering questions from documents with citations”, \[demo]\(<https://twitter.com> /andrewwhite01/status/1629346569756483584?s=20)
* [什麼是語義搜索？](https://txt.cohere.ai/what-is-semantic-search/)
* [學習中心 | Pinecone](https://www.pinecone.io/learn/)：Pinecone 的向量嵌入指南
* [BLIP+剪輯 | CLIP 詢問器 | Kaggle](https://www.kaggle.com/code/leonidkulyk/lb-0-45836-blip-clip-clip-interrogator)：用於圖像描述和字幕（imate-to-text）的 Kaggle 筆記本
* [jerryjliu/gpt\_index: GPT Index (LlamaIndex)](https://github.com/jerryjliu/gpt_index): 一個項目，可以更輕鬆地使用 LLM 的大型外部知識庫
* [Llama Hub](https://llamahub.ai/)：LlamaIndex（GPT 索引）和 LangChain 的數據加載器存儲庫
* [Chroma](https://www.trychroma.com/)：一個開源的 AI 原生數據庫，可以輕鬆使用嵌入

#### 聊天GPT

* \[🔥] [104 Growth Hacking Swipe (ChatGPT)](https://doc.clickup.com/25598832/p/h/rd6vg-11110/502bfba03b21bad)：一套用於設計、產品和營銷的 ChatGPT 提示
* [acheong08's list / Awesome ChatGPT](https://github.com/stars/acheong08/lists/awesome-chatgpt)：在Discord、Telegram等平台和Python、JS等語言中訪問ChatGPT的包裝器列表。
* \[🔥🔥🔥] [Awesome ChatGPT Prompts](https://prompts.chat/)：包含精選 ChatGPT 提示的回購，可從 ChatGPT 獲得更好的結果
* \[（“公開宣布的 ChatGPT 變體和競爭對手：一個線程”/Twitter]（<https://twitter.com/goodside/status/1606611869661384706）：\\[@goodside>] 的一個 Twitter 線程（<https://twitter.com/> goodside) 與 ChatGPT 的替代品

#### GPT-3

* [GPT-3 遊樂場](https://beta.openai.com/playground)
* [Fine-tuning GPT-3](https://beta.openai.com/docs/guides/fine-tuning): 如何為 OpenAI 的 GPT-3 定制模型
* [2022 年需要了解的 10 大 GPT-3 應用程序](https://www.analyticsinsight.net/top-10-gpt-3-powered-applications-to-know-in-2022/)

#### 綻放

* [bigscience/bloom · Hugging Face](https://huggingface.co/bigscience/bloom)：開始使用 BLOOM
* [BLOOM](https://thenextweb.com/news/bloom-new-open-source-ai-model-bigger-than-gpt-3-large-language-model-llm)：開源 1760 億- 參數模型旨在使大語言模型民主化

#### 文本相關的生成工具

* [Plus AI for Google Slides](https://www.plusdocs.com/plus-ai-for-google-slides)：在 Google Slides 中創建 AI 驅動的演示文稿
* [ChatBotKit](https://chatbotkit.com/): 構建人工智能聊天機器人的工具包
* [Boring Report](https://www.boringreport.org/)：“一款使用 AI 消除新聞中的聳人聽聞並讓閱讀變得無聊的應用程序”
* [ChatPDF - 與任何 PDF 聊天！](https://www.chatpdf.com/)：上傳 PDF 文件並提出問題 #semanticsearch
* [Character.AI](https://beta.character.ai/): 用於創建高級 AI 角色並與之對話的平台
* [SlidesAI](https://www.slidesai.io/)：“用 AI 在幾分鐘內創建演示幻燈片”
* [Rationale](https://rationale.jina.ai/)：由最新的GPT和in-context learning提供支持的決策工具
* [DetangleAI](https://detangle.ai)：人工智能生成的所提供法律文件的摘要
* [GPT-2 輸出檢測器](https://huggingface.co/openai-detector): 估計給定文本是真實的還是由 GPT 生成的工具
* [HyperWrite](https://hyperwriteai.com/): 個人寫作助手，提供建議和句子補全
* [DeepStory](https://www.deepstory.ai/#!/)：人機共創的故事
* [InferKit](https://app.inferkit.com/demo)
* [複製帽](https://copyhat.com/)
* [Lucid Lyrics - AI Assisted Art](https://www.lucidlyricsart.com/)：Walter Arnold 的 AI 輔助歌詞詮釋
* [Authors AI](https://authors.ai/)：人工智能驅動的文本分析
* [Rytr](https://rytr.me/): Rytr是一款幫助創作內容的AI寫作助手
* [Charisma](https://charisma.ai/)：Charisma 是一個用於創建具有可信虛擬角色的互動故事的平台
* [Riku.AI | 您的 AI 創作的保險庫](https://riku.ai/)
* \[第一眼 - Riku.ai - 推理平台 Mar/2022 - J1、GPT-3、Fairseq-13B、GPT-NeoX-20B、Cohere-XL - YouTube]\(<https://www.youtube.com/watch>? v=t6FESjmPeJ8)
* [Taskade](https://taskade.com/)：Taskade 是一個 AI 大綱和思維導圖生成器，適用於具有內置 AI 聊天功能的團隊
* [AI Story Generator](https://www.aistorygenerator.org)：免費且快速的在線 AI 故事生成器，可為您編寫短篇小說

### 提示工程 | 提示設計 | 提示工藝

* \[🔥🔥🔥] [面向開發人員的 ChatGPT 提示工程 - DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/)：由 Isa Fulford 教授的短期課程(OpenAI) 和 Andrew Ng (DeepLearning.AI) 為即時工程提供最佳實踐
* \[🔥🔥🔥] [即時工程指南| Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/)：DAIR.AI 的一個項目，旨在對研究人員和從業者進行提示工程方面的教育
* [the Book](https://fedhoneypot.notion.site/25fdbdb69e9e44c6877d79e18336fe05?v=1d2bf4143680451986fd2836a04afbf4)：提示工程的提示和提示合集
* [dair-ai/Prompt-Engineering-Guide](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide)：提示工程的指南和資源

#### 對於文本到文本

* [timqian/openprompt.co](https://github.com/timqian/openprompt.co): 創建。使用。分享。ChatGPT 提示
* [60 個 ChatGPT 數據科學提示（試用、測試和評級）](https://medium.datadriveninvestor.com/60-chatgpt-prompts-for-data-science-tried-tested-and-rated-4994c7e6adb2) ：來自 DataDrivenInvestor 的 Travis Tang 發表的文章
* [f/awesome-chatgpt-prompts](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts)：這個 repo 包括 ChatGPT 提示管理以更好地使用 ChatGPT
* [brexhq/prompt-engineering](https://github.com/brexhq/prompt-engineering)：“使用像 OpenAI 的 GPT-4 這樣的大型語言模型的提示和技巧”
* [如何編寫有效的 GPT-3 提示 | Zapier](https://zapier.com/blog/gpt-3-prompt/)：獲得所需輸出的 6 個 GPT-3 技巧列表
* [ChatGPT 提示的藝術：製作清晰有效的提示的指南](https://fka.gumroad.com/l/art-of-chatgpt-prompting)：Fatih Kadir Akın 的電子書（[@fkadev ](http://twitter.com/fkadev))

#### 對於文本到圖像

* [USP AI 提示書](https://app.usp.ai/static/Stable%20Diffusion%202.1%20Prompt%20Book%20by%20USP.ai.pdf): Stable Diffusion v2.1 提示書
* [daspartho/prompt-extend](https://github.com/daspartho/prompt-extend)：使用文本生成以合適的樣式提示擴展穩定的擴散提示
* [提示框](https://www.promptbox.ai/)：“整理並保存您的 AI 提示”
* [Midjourney 藝術家參考 - Google 表格](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1e2MZ1K6WMTUuxlPAQ_2A0rz-H55NBykb66TY7DuerVg/edit#gid=2088669480)
* [Stable Diffusion提示書-Stability.Ai](https://stability.ai/sdv2-prompt-book)：Stability.AI發布的Stable Diffusion v2.0和v2.1提示書
* [PromptHero 的終極穩定擴散提示指南](https://prompthero.com/stable-diffusion-prompt-guide)
* [CLIP Interrogator - pharma 的 Hugging Face Space](https://huggingface.co/spaces/pharma/CLIP-Interrogator)：圖像到文本工具，用於確定創建新圖像的良好提示可能是什麼，例如一個現有的
* \[🔥🔥🔥] [數據愛好者提示書 II - Google Slides](https://docs.google.com/presentation/d/1V8d6TIlKqB1j5xPFH7cCmgKOV_fMs4Cb4dwgjD5GIsg/edit#slide=id.g1834b964b0f_3_4)：一個關於文本的開源探索-圖像和數據可視化
* [some9000/StylePile](https://github.com/some9000/StylePile)：AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 的輔助腳本。基本上是一種混合搭配，可以快速獲得不同的結果，而無需浪費大量時間編寫提示。
* [藝術家研究 | 使用 Google Colab TPUs + CompVis/stable-diffusion-v1-4 + Huggingface Diffusers 生成的所有圖像](https://artiststostudy.pages.dev/)：\[@camenduru]\(https: //twitter.com/camenduru)
* [laion5B 的 CLIP 檢索](https://rom1504.github.io/clip-retrieval/?back=https%3A%2F%2Fknn5.laion.ai\&index=laion5B\&useMclip=false): 使用 Laion5B 進行 CLIP 檢索。“它的工作原理是將文本查詢轉換為 CLIP 嵌入，然後使用該嵌入來查詢剪輯圖像嵌入的 knn 索引”。
* [rom1504/clip-retrieval](https://github.com/rom1504/clip-retrieval)：輕鬆計算 CLIP 嵌入並使用它們構建 CLIP 檢索系統
* [提示設計 | Reddit](https://www.reddit.com/r/PromptDesign/)：“與自然語言模型交流的藝術”的 Reddit 社區
* [Prompt Engineering and Zero-Shot/Few-Shot Learning \[指南\] - inovex GmbH](https://www.inovex.de/de/blog/prompt-engineering-guide/)：用於文本生成的提示工程
* [clip-interrogator.ipynb - Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/pharmapsychotic/clip-interrogator/blob/main/clip_interrogator.ipynb#scrollTo=rbDEMDGJrJEo): 圖像到工具-迅速的
* [有用的提示工程工具和資源 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xcrm4d/useful_prompt_engineering_tools_and_resources/)
* [PromptHero](https://prompthero.com/)：搜索 Stable Diffusion、DALL-E 和 Midjourney 的最佳提示
* [promptoMANIA](https://promptomania.com/)：帶有提示生成器的 AI 藝術社區
* [Lexica](https://lexica.art/): 搜索超過 10M+ Stable Diffusion 圖像和提示
* [SD v1.4 AC / DI / JN / OZ 藝術家列表](https://rentry.org/artists_sd-v1-4)
* [succinctly/text2image-prompt-generator · Hugging Face](https://huggingface.co/succinctly/text2image-prompt-generator)：在 succinctly/midjourney-prompts 數據集上微調的 GPT-2 模型，其中包含用戶在一個月內向 Midjourney 文本到圖像服務發出的 250k 文本提示
* [提示器 | 維克 | Substack](https://theprompter.substack.com/)：有關提示工程的新聞、提示和想法的時事通訊
* [(19) Nikhil Agrawal 📌 on Twitter](https://twitter.com/HeyNikhila/status/1570005481896255490): 11 AI Images Prompt websites to level up the image quality
* [Phraser](https://phraser.tech/): 支持創建提示符的工具
* [提示庫 | Prompt Marketplace](https://promptbase.com/)：PromptBase 是 DALL·E、Midjourney 和 GPT-3 提示的市場，人們可以在其中出售提示並從他們的提示製作技能中賺錢。
* \[專業 AI 竊竊私語者已推出 DALL-E 提示市場 - The Verge]\(<https://www.theverge.com/2022/9/2/23326868/dalle-midjourney-ai-promptbase-prompt-market-sales> -藝術家訪談)
* [Visual Prompt Builder](https://tools.saxifrage.xyz/prompt)：簡單的插圖卡片組，用於組合修改器以構建提示
* [Prompt Engineering Template - Google Sheets](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-snKDn38-KypoYCk9XLPg799bHcNFSBAVu2HVvFEAkA/edit#gid=0)：電子表格，包含用於提示構建的修飾符列表和許多有趣的參考鏈接
* [提示工程：從文字到藝術 - 虎耳草博客](https://www.saxifrage.xyz/post/prompt-engineering)
* [DALL·Ery GALL·Ery Resources](https://dallery.gallery/prompt-resources-tools-ai-art/)：DALL·E 2 和 AI 藝術提示資源和工具，以激髮美麗的圖像
* [\[2204.13988\] 文本到圖像生成的提示修飾符分類](https://arxiv.org/abs/2204.13988)
* [美學列表 | 美學維基 | 同人圈](https://aesthetics.fandom.com/wiki/List_of_Aesthetics)
* [藝術家目錄（火山比較）| AI藝術創作維基| Fandom](https://aiartcreation.fandom.com/wiki/Artist_Directory_\(Volcano_Comparison\))
* [The DALL·E 2 提示書 – DALL·Ery GALL·Ery](https://dallery.gallery/the-dalle-2-prompt-book/)
* [DALL·Ery GALL·Ery](https://dallery.gallery/)：OpenAI 的 DALL·E 指南 – 提示、項目、示例和技巧
* [(2) MASSIVE 💥 DALL-E 2 ANIME ⚡︎ KEYWORDS + MODIFIERS LIST ★ : haaaaven](https://www.reddit.com/user/haaaaven/comments/w05f56/massive_dalle_2_anime_keywords_modifiers_list/): 圖像提示修改器集合由 haaaaven
* [DrawBench](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1y7nAbmR4FREi6npB1u-Bo3GFdwdOPYJc617rBOxIRHY/edit#gid=0)：Google Imagen 作為基準組織的提示列表
* [生成藝術的 CLIP 提示工程 - matthewmcateer.me](https://matthewmcateer.me/blog/clip-prompt-engineering/)：使用 Quick CLIP Guided Diffusion 測試的樣式列表
* [Adobe 應該為提示工程師製作一個無聊的應用程序（互連）](https://interconnected.org/home/2022/06/02/dalle)
* [\[2206.00169\] 發現 DALLE-2 的隱藏詞彙](https://arxiv.org/abs/2206.00169)
* [當我怎麼努力都看不懂提示時 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xgwcab/when_sd_just_doesnt_understand_the_prompt_no/)
* [非常有趣的是，一些提示如何具有非常明確的輸出，而其他特定提示卻沒有 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xgplii/its_very_interesting_how_some_prompts_have_very/)

### 收件箱：穩定擴散

* [穩定擴散模型](https://rentry.org/sdmodels)：自定義穩定擴散模型列表
* [穩定擴散 KLMC2 Animation.ipynb 分叉](https://colab.research.google.com/github/dmarx/notebooks/blob/main/Stable_Diffusion_KLMC2_Animation.ipynb)：由 [@DigThatData](https://twitter) 分叉.com/DigThatData）
* [Stable Diffusion KLMC2 Animation.ipynb](https://colab.research.google.com/drive/1m8ovBpO2QilE2o4O-p2PONSwqGn4_x2G): notebook by [@RiversHaveWings](https://twitter.com/RiversHaveWings)生成基於動畫使用稱為 KLMC2 離散化欠阻尼朗之萬動力學的技術在腳本提示上
* [DETEXTIFY](https://github.com/iuliaturc/detextify)：一個 Python 庫，用於從您最喜歡的生成 AI 模型（Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E）生成的圖像中刪除不需要的偽文本
* [InvokeAI](https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/)：穩定的 Diffusion 工具包和應用程序，可運行 Windows、Mac 和 Linux 機器，並可在 GPU 卡上運行，只有 4 GB 或 RAM
* [Stability.ai REST API 文檔](https://api.stability.ai/docs)：Stability.ai 提供的服務。訪問此 REST API 需要 DreamStudio 身份驗證
* \[🔥🔥🔥] [藝術家和非藝術家的 SD 指南 - Google 文檔](https://docs.google.com/document/d/1R2UZi5G-DXiz2HcCrfAFLYJoer_JPDEoZmV7wy1tEz0/edit#)：具有深入提示的 Google 文檔、技巧、教程和更多與穩定擴散相關的內容
* \[新聞][Canva 添加免費且無限制的 AI 文本到圖像生成器 | PetaPixel](https://petapixel.com/2022/11/10/canva-adds-a-free-and-unlimited-ai-text-to-image-generator/)
* [prompthero/midjourney-v4-diffusion · Hugging Face](https://huggingface.co/prompthero/midjourney-v4-diffusion)：穩定擴散在 Midjourney v4 圖像上微調，由 \[PromptHero]\(<https://prompthero> .com/)
* [CHARL-E](https://www.charl-e.com/)：在您的 M1 Mac 上運行穩定的擴散
* [The Illustrated Stable Diffusion](https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/)：由 Jay Alammar 解釋（可視化機器學習一次一個概念）
* [Img To Music](https://huggingface.co/spaces/fffiloni/img-to-music) ffiloni 的 Hugging Face Space
* [Atlas KREA 穩定擴散](https://atlas.nomic.ai/map/809ef16a-5b2d-4291-b772-a913f4c8ee61/9ed7d171-650b-4526-85bf-3592ee51ea31)：KREA AI 穩定擴散搜索的可探索地圖引擎
* [TheLastBen/fast-stable-diffusion](https://github.com/TheLastBen/fast-stable-diffusion): fast-stable-diffusion, +25-50% 速度提升 + 內存效率 + DreamBooth
* [NovelAI 對穩定擴散的改進 | 通過 NovelAI | 2022 年 10 月 | 中](https://blog.novelai.net/novelai-improvements-on-stable-diffusion-e10d38db82ac)
* [ashawkey/stable-dreamfusion](https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion)：文本到 3D dreamfusion 的 pytorch 實現，由穩定擴散提供支持。
* \[🔥🔥🔥] [JoePenna/Dreambooth-Stable-Diffusion](https://github.com/JoePenna/Dreambooth-Stable-Diffusion): Dreambooth (<https://arxiv.org/abs/2208.12242>) 的實現穩定擴散（調整重點在訓練面孔）
* \[🔥🔥🔥] [DreamBooth](https://dreambooth.github.io/)：微調用於主題驅動生成的文本到圖像擴散模型
* \[🔥] [Arki 的穩定擴散指南](https://stablediffusionguides.carrd.co/#one)
* [examples/stable-diffusion-finetuning at main·LambdaLabsML/examples](https://github.com/LambdaLabsML/examples/tree/main/stable-diffusion-finetuning)：微調穩定擴散
* [lkwq007/stablediffusion-infinity](https://github.com/lkwq007/stablediffusion-infinity)：在無限畫布上使用穩定擴散進行塗裝
* \[🔥🔥🔥] [ML 新聞穩定擴散接管！（開源 AI 藝術）Yannic Kilcher - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=xbxe-x6wvRw)：包含示例、更新和關於穩定擴散影響的討論的視頻
* [視覺擴散模型：調查 | DeepAI](https://deepai.org/publication/diffusion-models-in-vision-a-survey)：關於擴散技術的論文，還討論了與其他生成深度學習模型的關係
* [ThereforeGames/txt2mask](https://github.com/ThereforeGames/txt2mask)：使用自然語言為穩定擴散修復自動創建掩碼
* [basujindal/stable-diffusion](https://github.com/basujindal/stable-diffusion)：優化的穩定擴散修改為在較低的 GPU VRAM 上運行
* [Stable WarpFusion v0.5（僅限於 patreons）](https://www.patreon.com/sxela)：通過 [@devdef](https://twitter.com/devdef) 使用 Stable Diffusion 調節視頻幀
* [nateraw/stable-diffusion-videos](https://github.com/nateraw/stable-diffusion-videos)：通過探索潛在空間和文本提示之間的變形，使用 Stable Diffusion 創建視頻

#### 穩定擴散部署網絡工具

* [dreamlike.art](https://dreamlike.art/)：基於 Stable Diffusion 的圖像生成器，帶有微調模型，如 Dreamlike Photoreal 2.0。用戶每小時獲得 1 個積分，最多 50 個積分
* [AITWO.CO](https://aitwo.co/)：具有多種功能的人工智能設計平台
* [aiimagegenerator.org](https://www.aiimagegenerator.org/)：免費的 AI 藝術生成器，支持 Stable Diffusion txt2img 和 img2img 生成、繪圖和修復
* [Playground AI](https://playgroundai.com/)：穩定擴散的前端，每天生成 1000 個圖像
* [Astria](https://www.astria.ai/): 量身定制的AI圖像生成
* [drawanyone](https://drawanyone.com/)：根據五張輸入圖像生成繪圖
* [DiffusionBee](https://diffusionbee.com/): 穩定的擴散GUI App
* [getimg.ai](https://getimg.ai/)：使用穩定擴散從文本生成逼真的圖像
* [Enstil：快速、開放、人工智能生成的圖像](https://enstil.ai/?source=12)
* [Dezgo - 文本到圖像 AI 生成器](https://dezgo.com/)
* [Baseten](https://app.baseten.co/apps/VqK2vYP/operator_views/pqvba2q): 穩定擴散演示
* [DreamStudio](https://beta.dreamstudio.ai/)：Stability.ai 的穩定擴散 API 前端
* [授粉 - pollinations/stable-diffusion-private](https://pollinations.ai/create/stablediffusion)
* [tencentarc/gfpgan – 在 Replicate 上使用 API 運行](https://replicate.com/tencentarc/gfpgan)
* [andreasjansson/stable-diffusion-wip – 在 Replicate 上使用 API 運行](https://replicate.com/andreasjansson/stable-diffusion-wip)
* [stability-ai/stable-diffusion – 在 Replicate 上使用 API 運行](https://replicate.com/stability-ai/stable-diffusion)
* [Osmosis.Studio](http://osmosis.studio/)：基於網絡的內容感知協作設計工具，用於生成銷售真實產品的 AI 廣告
* [Artistic.wtf](https://www.artistic.wtf/): stable diffusion GUI App
* [Prodia](https://app.prodia.com/#/art-ai)：穩定的基於傳播的藝術生成器，不需要註冊

#### 通過 Google Colab 實現穩定擴散的 Web UI

* [camenduru/stable-diffusion-webui-colab](https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab): 不同檢查點的穩定擴散webui colab集合
* [StableDiffusion\_WebUI\_Simplified.ipynb](https://colab.research.google.com/github/filipecalegario/awesome-generative-deep-art/blob/main/StableDiffusion_WebUI_Simplified.ipynb): versão em português do notebook para rodar a Web UI在 Google Colab de graça 上做 Stable Diffusion
* [GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui): 擴展的 Stable Diffusion web UI
* [GitHub - sd-webui/stable-diffusion-webui](https://github.com/hlky/stable-diffusion-webui): 穩定的擴散網絡用戶界面
* [Stable\_Diffusion\_WebUi\_Simplified.ipynb - Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/pinilpypinilpy/sd-webui-colab-simplified/blob/main/Stable_Diffusion_WebUi_Simplified.ipynb#scrollTo=gk1TyBA0Arxt)

#### 關於穩定擴散的參考文獻集

* [GitHub - awesome-stable-diffusion/awesome-stable-diffusion](https://github.com/awesome-stable-diffusion/awesome-stable-diffusion)：穩定擴散 AI 模型的精選資源列表
* [u/ImeniSottoITreni 發布的穩定擴散一般更新 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xcclmf/can_we_please_make_a_general_update_on_all_the/?utm_source=share\&utm_medium=web2x\&context=3)：對所有可用的“最重要”新聞/回購的一般更新
* [穩定擴散系統清單 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/wqaizj/list_of_stable_diffusion_systems/)
* [穩定擴散阿卡西記錄 | Maks-s/sd-akashic](https://github.com/Maks-s/sd-akashic)：有關穩定擴散 (SD) 的信息綱要
* [穩定擴散 1 週 | multimodal.art](https://multimodal.art/news/1-week-of-stable-diffusion)
* [Voldy 指南](https://rentry.co/voldy): 穩定擴散的詳細初學者指南
* [夢想家的穩定擴散入門指南！| Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xcq819/dreamers_guide_to_getting_started_w_stable/)
* [使用 Stable Diffusion（和其他方便的鏈接）的網站集合 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/wzj8kk/a_collection_of_sites_using_stable_diffusion_and/)

### 超技術

* [Prompt+](https://arxiv.org/abs/2303.09522)：文本到圖像生成中的擴展文本條件 [\[非官方回購\]](https://github.com/cloneofsimo/promptplusplus) [\[arxiv \]](https://arxiv.org/abs/2303.09522) [\[頁面\]](https://prompt-plus.github.io/)

#### 控製網

* [Scribble Diffusion](https://scribblediffusion.com/)：使用 AI（基於 ControlNet）將您的草圖變成精緻的圖像

#### 文本倒置

* [rinongal/textual\_inversion](https://github.com/rinongal/textual_inversion): repo包含Textual Inversion論文的官方代碼、數據和示例反轉
* [2208.01618 An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion](https://arxiv.org/abs/2208.01618)：描述文本反轉技術的論文
* [sd-concepts-library（Stable Diffusion 概念庫）](https://huggingface.co/sd-concepts-library)：Stable Diffusion Textual Inversion Concepts Library - 瀏覽社區教授的對象和样式以實現 Stable Diffusion 和在您的提示中使用它們！

#### 夢想展台

* [AI頭像](https://www.aiprofilepictures.com/)：使用AI生成頭像的付費服務
* [Training Stable Diffusion with Dreambooth using Diffusers](https://huggingface.co/blog/dreambooth)：分析 Dreambooth 中不同設置效果的實驗
* [fast-DreamBooth.ipynb - Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb)：從輸入圖像訓練自定義概念有了這個簡化的 DreamBooth colab
* [(1166) Como Criar Artes Incríveis com o seu Próprio Rosto Usando o Dreambooth！DE FÁCIL E DE GRAÇA！- YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=3e4jwgqy-0A)：關於如何用自己的臉訓練 DreamBooth 的葡萄牙語教程

#### 德福魯姆

* [Deforum 穩定擴散動畫 - v5 數學函數 - 演示和測試 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=6snk7gw898g)
* [Deforum 穩定擴散](https://colab.research.google.com/github/deforum/stable-diffusion/blob/main/Deforum_Stable_Diffusion.ipynb#scrollTo=63UOJvU3xdPS)：從腳本提示生成視頻
* [(5) Deforum notebook v0.5 for Stable Diffusion 動畫已經發布！現在有了數學自動化、透視翻轉、提示權重、視頻遮罩和 waifus！: 穩定擴散](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xuytx5/deforum_notebook_v05_for_stable_diffusion/)

### 生成式 AI 工具的創造性使用

* [去繪歷史照片 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xgbug2/depainting_historical_photographs/)
* [img2img 動畫用手 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/x92itm/proof_of_concept_using_img2img_ebsynth_to_animate/)
* [VID 2 VID 用戶腳本 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xgo87s/wip_vid_2_vid_user_script/)
* [用於 Blender 的無縫紋理 AI 生成器，作者：Antonio Freyre | 推特](https://twitter.com/merlino_games/status/1571205845819559936)
* [Ronny Khalil 的“破碎”| Twitter](https://twitter.com/ronnykhalil/status/1569956085905203200)：使用扭曲融合生成破碎的玻璃效果
* [aiplague 的酸舞 | 推特](https://twitter.com/aiplague/status/1564989456318451714)
* \[[@remi\_molettee](https://twitter.com/remi_molettee) 的融合視頻]\(<https://twitter.com/remi\\_molettee/status/1568245586494738432>)
* [Dall-e + AE 動畫 | Reddit](https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/xgeehe/animation_with_dalle_ae_patent_drawing_of_an/)：一種電子設備的專利圖......
* [你描述和 AI Photoshops 為你面對 \[StyleCLIP\] - YouTube](https://youtu.be/d1OET63Ulwc)
* [實驗電影 + 機器學習第 7 週第 1 部分（Aphantasia with OpenAI CLIP）- YouTube](https://youtu.be/-FrIui8Mp-8)
* [GitHub - Sanster/lama-cleaner](https://github.com/Sanster/lama-cleaner): 由 SOTA AI 模型提供支持的圖像修復工具
* [AgaMiko/pixel\_character\_generator](https://github.com/AgaMiko/pixel_character_generator)：使用生成對抗網絡生成複古像素遊戲角色。包括數據集“TinyHero”。

### 課程和教材

* [AI for Industrial Design](https://industrialdesign.ai/)：“新加坡國立大學的學生在學期課程中探索 AI 的設計能力並分享他們學到的知識。由工業部的 Donn Koh 指導設計，新加坡國立大學。”
* [讓我們向您展示 GPT 的工作原理——使用 Jane Austen - 紐約時報](https://www.nytimes.com/interactive/2023/04/26/upshot/gpt-from-scratch.html)
* \[🔥🔥🔥] [面向開發人員的 ChatGPT 提示工程 - DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/)：由 Isa Fulford 教授的短期課程(OpenAI) 和 Andrew Ng (DeepLearning.AI) 為即時工程提供最佳實踐
* \[🔥🔥🔥] [DAIR.AI](https://github.com/dair-ai)：民主化人工智能研究、教育和技術
* [歡迎來到🤗深度強化學習課程](https://huggingface.co/deep-rl-course/unit0/introduction?fw=pt): 深度強化學習的抱臉課程
* [PromptHero 的 AI 藝術生成速成課程](https://prompthero.com/academy)：專注於提示工程的付費課程（99 美元）
* [擴散模型和 AI 藝術的視覺直覺。#stablediffusionart #aiart #aiartwork #aiartcommunity](https://www.tiktok.com/@ham_made_art/video/7154863972729113899)
* [Jay Alammar 的圖解穩定擴散](https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/)：“詳細介紹穩定擴散的工作原理”
* \[🔥][johnowhitaker/tglcourse](https://github.com/johnowhitaker/tglcourse): The Generative Landscape - 生成建模課程（目前未完成）
* [文字即圖像 | BustBright - 機器學習藝術](https://www.bustbright.com/product/words-are-images-7-week-online-class-starting-october-24th-2022-/331)：7 週在線課程從 2022 年 10 月 24 日開始，作者是 [Derrick Schultz](https://twitter.com/dvsch/)
* [Grokking Stable Diffusion.ipynb - Colaboratory - 第 1 部分](https://colab.research.google.com/drive/1dlgggNa5Mz8sEAGU0wFCHhGLFooW_pf1?usp=sharing)：筆記本 \[@johnowhitaker]\(<https://twitter.com/> johnowhitaker）探索穩定擴散的細節
* [Grokking 穩定擴散：文本倒置.ipynb - Colaboratory - 第 2 部分](https://colab.research.google.com/drive/1RTHDzE-otzmZOuy8w1WEOxmn9pNcEz3u?usp=sharing)：\[@johnowhitaker] 的 Grokking 穩定擴散續集(<https://twitter.com/johnowhitaker>) 專注於文本反轉
* [GitHub - johnowhitaker/aiaiart](https://github.com/johnowhitaker/aiaiart)：AIAIART課程的課程內容和資源
* [labml.ai 的並排註釋穩定擴散的實施/教程 | 推特](https://twitter.com/labmlai/status/1571080112459878401)
* [編碼器實用深度學習 2023 - 第二部分](https://www.youtube.com/watch?v=_7rMfsA24Ls\&list=PLfYUBJiXbdtRUvTUYpLdfHHp9a58nWVXP)：課程的延續，側重於從頭開始實施穩定擴散。
* [編碼器實用深度學習 2022 - 第一部分](https://www.youtube.com/playlist?list=PLfYUBJiXbdtSvpQjSnJJ_PmDQB_VyT5iU)：“免費課程專為具有一定編碼經驗且希望學習如何應用深度學習和機器學習到實際問題”，作者 Jeremy Howard

### 論文和參考文獻

#### 人工智能研究工具

* [Elicit](https://elicit.org/)：文獻綜述的自動化研究工作流程
* [Paper Brain](https://www.paperbrain.study/)：論文部分的摘要。用戶需要復制並粘貼到他們的界面中。
* [Explainpaper](https://www.explainpaper.com/)：“上傳論文，突出混淆文本，獲得解釋”
* [Paper Player](https://paperplayerapp.com/)：忙碌的科學家和技術人員消費開放科學的新方式
* [TalkToPapers - namuan/dr-doc-search：與書交談 - 使用 GPT-3 構建](https://github.com/namuan/dr-doc-search)：一個 github 實用程序，AI 將在其中閱讀論文代替你
* [hwaseem04/Research-digest](https://github.com/hwaseem04/Research-digest)：我們黑客馬拉鬆的研究論文摘要應用程序

#### AI 搜索工具

* [whitead/paper-qa](https://github.com/whitead/paper-qa)：“LLM Chain for answering questions from documents with citations”
* [Metaphor](https://metaphor.systems/)：“理解語言——以提示的形式——所以你可以用所有富有表現力和創造性的方式說出你正在尋找的東西”的搜索引擎

\###論文集

* [論文摘要 - ChatGPT](https://www.paperdigest.org/2023/01/recent-papers-on-chatgpt/)：關於 ChatGPT 的最新論文
* [dair-ai/ML-Papers-Explained](https://github.com/dair-ai/ML-Papers-Explained): 機器學習中關鍵概念的解釋
* [AI 閱讀列表 - Google 文檔](https://docs.google.com/document/d/1bEQM1W-1fzSVWNbS4ne5PopB2b7j8zD4Jc3nm4rbK-U/edit)：由\[Jack Soslow (@JackSoslow)]\(https\:// twitter.com/JackSoslow）
* [Aman's AI Journal • 論文列表](https://aman.ai/papers/)：由 Aman Chadha 策劃的開創性 AI/ML 論文集
* [Casual GAN Papers Reading Club](https://casualgan.notion.site/casualgan/Casual-GAN-Papers-Reading-Club-327c158518e44d5296a5def74486c7e8)：Casual GAN Papers社區知識庫
* [Casual GAN Papers](https://www.casualganpapers.com/)：流行AI論文的簡單閱讀摘要
* [The Illustrated VQGAN](https://ljvmiranda921.github.io/notebook/2021/08/08/clip-vqgan/)：圖解說明 VQGAN 的工作原理
* [CLIP: Connecting Text and Images](https://openai.com/blog/clip/): OpenAI對CLIP工作原理的解釋
* [VQGAN+CLIP——它是如何工作的？。合成圖像（“GAN 藝術”）場景…… | 通過 Alexa Steinbrück | 中](https://alexasteinbruck.medium.com/vqgan-clip-how-does-it-work-210a5dca5e52)
* [方法語料庫 | 代碼論文](https://paperswithcode.com/methods)
* <https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9043519：使用生成對抗網絡進行圖像合成的最先進的評論>
* [Utilizando redes adversárias generativas (GANs) como agente de apoio à inspiração para artistas](https://www.cin.ufpe.br/~tg/2020-1/TG_CC/tg_cco2.pdf)：Trabalho de Graduação de Cláudio Carvalho no Centro de Informática - UFPE
* [GAN 實驗室](https://poloclub.github.io/ganlab/)：在您的瀏覽器中玩轉生成對抗網絡！
* [\[PDF\] Music2Video：自動生成融合音頻和文本的音樂視頻 | 語義學者](https://www.semanticscholar.org/paper/Music2Video%3A-Automatic-Generation-of-Music-Video-of-Jang-Shin/38e37c3a7dc22bb3356552e93e6685b99ca04264)
* [\[PDF\] 生成式深度學習的主動發散 - 調查和分類 | 語義學者](https://www.semanticscholar.org/paper/Active-Divergence-with-Generative-Deep-Learning-A-Broad-Berns/091c4ea2efaba23cd9024d8a063609c9a313b5cb)
* [\[PDF\] 為藝術目的自動生成深度學習：挑戰與機遇 | 語義學者](https://www.semanticscholar.org/paper/Automating-Generative-Deep-Learning-for-Artistic-Berns-Broad/f3479740d4ec7f91b6d7a01167e9c875a72d386e)

### 討論與哲學

* [AI 從這裡進化而來](https://www.axios.com/2023/05/18/ai-agi-artificial-general-intelligence)
* [人工智能時代已經開始](https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun)：比爾·蓋茨的筆記
* [GPT 是 GPT：早期觀察大型語言模型的勞動力市場影響潛力](https://arxiv.org/abs/2303.10130)：OpenAI 的論文，討論了 GPT 對美國勞動力市場的可能影響
* [為什么生成人工智能嚇到藝術家而不是內容作家](https://www.fastcompany.com/90848228/why-generative-ai-scares-artists-but-not-writers)
* [Cultures in AI/AI in Culture](https://ai-cultures.github.io/): NeurIPS 2022 Workshop 網頁
* [AI 數據洗錢 - Waxy.org](https://waxy.org/2022/09/ai-data-laundering-how-academic-and-nonprofit-researchers-shield-tech-companies-from-accountability/) : 學術和非營利研究人員如何保護科技公司免受問責
* \[🔥🔥🔥] [(1232) 藝術的終結：反對圖像 AI 的爭論 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=tjSxFAGP9Ss\&t=193s)：Steven Zapata 的視頻文章
* \[🔥🔥🔥] [藝術的終結：反對圖像 AI 的爭論（公開）- Google 文檔](https://docs.google.com/document/d/128yey0VfYhM9eUdvkvCpk5zvvoIkqXfI4hEPAYeJCHU/edit)：視頻文章的抄本史蒂文薩帕塔
* \[🔥🔥🔥] [生成式 AI：創意新世界 | 紅杉資本美國/歐洲](https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/)：紅杉資本關於生成式人工智能可能應用的報告
* [綜合創造力 - 由 Cavin - 深度市場](https://deepmarkets.substack.com/p/synthetic-creativity)
* [我們對合成媒體未來的願景 | 通過 Victor Riparbelli | 媒體](https://vriparbelli.medium.com/our-vision-for-the-future-of-synthetic-media-8791059e8f3a)
* [Deep Else](https://dejangrba.github.io/deep-else/)：人工智能藝術的關鍵框架
* [攝影如何成為一種藝術形式 | Aaron Hertzmann 的博客](https://aaronhertzmann.com/2022/08/29/photography-history.html)
* [文本是通用界面 - 比例尺](https://scale.com/blog/text-universal-interface?utm_source=tldrnewsletter)
* [這位藝術家主宰著人工智能生成的藝術。他對此並不高興。| 麻省理工科技評論](https://www.technologyreview.com/2022/09/16/1059598/this-artist-is-dominating-ai-generated-art-and-hes-not-happy-about-it/)
* [AI 藝術的真正戰鬥：StableDiffusion | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xgu2uo/the_real_fight_over_ai_art/)
* [Rutkowski 大戰 AI 藝術霸主 | Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xgv0dw/rutkowski_battling_ai_art_overlord/)
* [我們現在不是在用 GPU 挖掘加密貨幣，而是在挖掘藝術品嗎？| Reddit](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xg8s8e/instead_of_mining_cryptocoins_with_gpus_are_we/)
* [用AI創造藝術不是藝術！| Reddit：ArtistLounge](https://www.reddit.com/r/ArtistLounge/comments/xczk89/using_ai_to_create_art_is_not_art/)
* 【欣賞AI藝術的詩意誤區 | 紐約客]\(<https://www.newyorker.com/culture/infinite-scroll/appreciating-the-poetic-misdernesses-of-ai-art?s=09>)

#### 關於生成式 AI 的批判性觀點

* [AIAAIC - AIAAIC Repository](https://www.aiaaic.org/aiaaic-repository)：“獨立、開放、公共利益的資源，詳細描述了由人工智能、算法和自動化驅動並與之相關的事件和爭議”
* [冷靜下來關於 GPT-4 已經 - IEEE 頻譜](https://spectrum.ieee.org/gpt-4-calm-down)
* [暫停巨型 AI 實驗：一封公開信 - 未來生命研究所](https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/)
* [“OpenAI 發布了 ChatGPT 插件”](https://twitter.com/thealexbanks/status/1639620659142881283)：來自 [@thealexbanks](https://twitter.com/thealexbanks) 的推文，其中包含關於ChatGPT 插件的影響
* [社會公平的人工智能可能嗎？| Uma Inteligência Artificial socialmente just é possível?](https://www.mabuse.art.br/post/uma-intelig%C3%AAncia-artificial-socialmente-justa-%C3%A9-poss%C3%ADvel)：由 HD Mabuse 以葡萄牙語發布
* [Noam Chomsky 談 ChatGPT：這是“基本上是高科技剽竊”和“避免學習的一種方式” | 開放文化](https://www.openculture.com/2023/02/noam-chomsky-on-chatgpt.html)
* [儘管他們的壯舉，大型語言模型仍然沒有對語言學做出貢獻| 邁向數據科學](https://towardsdatascience.com/despite-their-feats-large-language-models-still-havent-contributed-to-linguistics-657bea43a8a3)
* [ChatGPT 會殺死學生作文嗎？| 大西洋](https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-ai-writing-college-student-essays/672371/)
* [ChatGPT 和生成式 AI 對科學意味著什麼 | 自然](https://www.nature.com/articles/d41586-023-00340-6)
* [ChatGPT 是一場胡說八道的發電機發動階級戰爭](https://www.vice.com/en/article/akex34/chatgpt-is-a-bullshit-generator-waging-class-war)
* \[關於生成式 AI 和教育未來的一些想法 – Mark Carrigan]\(<https://markcarrigan.net/2023/01/15/some-thoughts-about-generative-ai-and-the-future-of-education> /)
* [ChatGPT 的教育者註意事項 - OpenAI API](https://platform.openai.com/docs/chatgpt-education)
* [Stable Diffusion Frivolous · 因為基於無知的訴訟值得回應。](http://www.stablediffusionfrivolous.com/)：社區對“Stable Diffusion 訴訟”的回應
* [Stable Diffusion 訴訟 · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick](https://stablediffusionlitigation.com/)
* [生成語言模型和自動化影響操作：新出現的威脅和潛在的緩解措施 | OpenAI](https://cdn.openai.com/papers/forecasting-misuse.pdf)
* [ChatGPT傻瓜科學家撰寫的摘要](https://www.nature.com/articles/d41586-023-00056-7)
* [當機器改變藝術 | Aaron Hertzmann 的博客](https://aaronhertzmann.com/2022/12/17/when-tech-changes-art.html)
* [大型語言模型的黑暗風險 | 英國連線](https://www.wired.co.uk/article/artificial-intelligence-language)
* [ChatGPT、DALL-E 2 和創作過程的崩潰](https://theconversation.com/chatgpt-dall-e-2-and-the-collapse-of-the-creative-process-196461)
* [AI 生成的藝術對人類創造力的真正意義 | 有線](https://www.wired.com/story/picture-limitless-creativity-ai-image-generators/)
* [預測虛假信息活動語言模型的潛在濫用——以及如何降低風險](https://openai.com/blog/forecasting-misuse/)
* [人工智能藝術的陰暗面：4個潛在問題與增長趨勢](https://www.makeuseof.com/dark-side-of-ai-art-potential-issues/)
* [利用 ChatGPT，網絡犯罪分子構建惡意軟件並策劃假女孩機器人](https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2023/01/06/chatgpt-cybercriminal-malware-female-chatbots/?sh=6019f4315534)
* [ChatGPT 與辦公室工作量產-Farsight](https://farsight.cifs.dk/chatgpt-and-the-mass-production-of-office-work/)
* [無人談論的ChatGPT的危險| 通過 Jacob Ferus | 2022 年 12 月 | 媒體](https://medium.com/@dreamferus/the-danger-of-chatgpt-nobody-talks-about-9aff94e5dea6)
* [Metaverse 中的精神控制。如果我們了解到任何關於... | 路易斯·羅森伯格 | 預測 | 2022 年 12 月 | 中](https://medium.com/predict/mind-control-in-the-metaverse-48dfbd88c2ae)
* [ChatGPT 的輝煌與怪異 - 紐約時報](https://www.nytimes.com/2022/12/05/technology/chatgpt-ai-twitter.html)
* \[Como o texto gerado por Inteligência Artificial está envenenando a Internet - MIT Technology Review]\(<https://mittechreview.com.br/como-o-texto-gerado-por-inteligencia-artificial-esta-envenenando-a-internet> /)
* [O ChatGPT é o momento “Jurassic Park” da inteligência artificial - NeoFeed](https://neofeed.com.br/blog/home/o-chatgpt-eo-momento-jurassic-park-da-inteligencia-artificial/)
* \[Por favor, mais racionalidade e menos frenesi em relação ao chatGPT (Parte 1 de 2) | 通過 Cezar Taurion | 2022 年 12 月 | 中]\(<https://c-taurion.medium.com/por-favor-mais-racionalidade-e-menos-frenesi-em-rela%C3%A7%C3%A3o-ao-chatgpt-parte-1-de> -2-1d7637e2a854)
* [E se estivermos usando uma IA pseudocientífica? - Diogo Cortiz](https://diogocortiz.com.br/computacao-afetiva-e-os-desafios-das-ias-pseudocientificas/)
* [作為 2023 年 sensação tecnológica 的限制：o ChatGPT | 亞哥拉？| Época NEGÓCIOS](https://epocanegocios.globo.com/colunas/iagora/coluna/2023/01/as-limitacoes-da-sensacao-tecnologica-de-2023-o-chatgpt.ghtml)
* [揭示 AI 失敗的 7 種方式 - IEEE Spectrum](https://spectrum.ieee.org/ai-failures)

#### 及時行事

* [即興 | Reddit](https://www.reddit.com/r/promptism/)：Promptism 是一種藝術運動，它的創作者應用機器學習模型，通過對比語言圖像預訓練 (CLIP) 技術訓練圖像生成
* [Promptist 宣言 – deeplearn.art](https://deeplearn.art/the-promptist-manifesto/)

### 圖像合成

* [deep-floyd/IF](https://github.com/deep-floyd/IF)：由 Stability.AI 提供的具有高度真實感和語言理解能力的開源文本到圖像模型
* [Word-As-Image for Semantic Typography](https://wordasimage.github.io/Word-As-Image-Page/)：將字體語義轉換為插圖
* [Scribble Diffusion](https://scribblediffusion.com/)：使用 AI 將您的素描變成精緻的圖像
* [Muse：通過 Masked Generative Transformers 生成文本到圖像](https://muse-model.github.io/)
* [openai/point-e](https://github.com/openai/point-e): OpenAI用於3D模型合成的點雲擴散
* [\[arxiv/2211.11319\] VectorFusion](https://arxiv.org/abs/2211.11319)：通過抽象基於像素的擴散模型將文本轉為 SVG
* [Parrot Zone](https://proximacentaurib.notion.site/proximacentaurib/parrot-zone-74a5c04d4feb4f12b52a41fc8750b205): 圖像合成參考數據庫
* [Image Synth Link List](https://proximacentaurib.notion.site/39805c50735849cfa54b5d688587e12e?v=b9ea748623e342fdae02d07c86c668bf): 集體鸚鵡區組織的鏈接集合
* \[🔥🔥🔥] [Ai 生成藝術工具](https://pharmapsychotic.com/tools.html)：由 [@pharampsychotic](https://twitter.com) 組織的大量共享 Google Colab 筆記本和工具/藥物精神病）
* [介紹——PyTTI-Tools](https://pytti-tools.github.io/pytti-book/intro.html)
* [pyttitools-PYTTI.ipynb - Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/pytti-tools/pytti-notebook/blob/main/pyttitools-PYTTI.ipynb)
* [pixray/pixray](https://github.com/pixray/pixray): Pixray 是一個圖像生成系統
* [pixray/pixray\_notebooks](https://github.com/pixray/pixray_notebooks): pixray 演示筆記本
* [dribnet/pixray-text2image – 在 Replicate 上使用 API 運行](https://replicate.com/dribnet/pixray-text2image)
* [sberbank-ai/ru-dalle](https://github.com/sberbank-ai/ru-dalle)：從文本生成圖像。用俄語。
* [Pyttipanna](https://pyttipanna.xyz/)：[@\_staus](https://twitter.com/_staus) 的 Pytti 可視化界面。Pytti 由 [@sportsracer48](https://twitter.com/sportsracer48) 創建
* [Imagen](https://imagen.research.google/): Google 的文本到圖像擴散模型
* [Make-A-Scene](https://ai.facebook.com/blog/greater-creative-control-for-ai-image-generation/)：Meta對AI圖像生成的創意控制
* [Stable Diffusion](https://stability.ai/blog/stable-diffusion-announcement)：Stability.Ai 的文本到圖像模型在速度和質量上取得了突破，這意味著它可以在消費類 GPU 上運行
* [CLIPasso](https://clipasso.github.io/clipasso/): 語義感知對像草圖
* [DreamFusion / Twitter](https://twitter.com/_akhaliq/status/1575541930905243652?t=m17X6zyC0c8-VvIWjICc1w\&s=33)：使用 2D 擴散紙將文本轉為 3D
* [apple/ml-no-token-left-behind](https://github.com/apple/ml-no-token-left-behind)：PyTorch 實現無令牌遺留：可解釋性輔助圖像分類和一代
* [disco-diffusion/Local\_Disco\_Diffusion\_v4\_1.ipynb at main · Midgraph/disco-diffusion](https://github.com/Midgraph/disco-diffusion/blob/main/Local_Disco_Diffusion_v4_1.ipynb)
* [Audio to keyframe string](https://audio-keyframe-generator.glitch.me/)：該工具用於為AI動畫筆記本的關鍵幀生成字符串，例如\[this VQGAN+CLIP Animations notebook]\( <https://colab.research.google.com/github/chigozienri/VQGAN-CLIP-animations/blob/main/VQGAN-CLIP-animations.ipynb），使用音軌的音量。>
* \[🔥] [S2ML Image Generator](https://colab.research.google.com/github/justin-bennington/S2ML-Generators/blob/main/S2ML_Image_Generator.ipynb): 第一個VQGAN+CLIP Google Colab的演變Katherine Crownson 的筆記本由 Justin Bennington 維護
* \[🔥] [Create Variations on Images With Looking Glass 1.1 (ru-DALLE) - YouTube | 人工圖像](https://www.youtube.com/watch?v=37_Zjreghw4)
* \[🔥] [Looking Glass 1.1 (ru-DALLE)](https://colab.research.google.com/drive/11vdS9dpcZz2Q2efkOjcwyax4oob6N40G)：使 ruDALL-E 微調快速而輕鬆。版權所有 (C) 2021 Bearsharktopus Studios
* \[NÜWA：神經視覺世界創建的視覺合成預訓練（ML 研究論文解釋）- YouTube | Yannic Kilcher]\(h ttps\://[www.youtube.com/watch?v=InhMx1h0N40\&t=603s](http://www.youtube.com/watch?v=InhMx1h0N40\&t=603s))
* \[🔥] [yuval-alaluf/hyperstyle](https://github.com/yuval-alaluf/hyperstyle): “HyperStyle: StyleGAN Inversion with HyperNetworks for Real Image Editing”的官方實現 <https://arxiv.org/> abs/2111.15666
* \[🔥] [Vadim Epstein 的 Aphantasia 庫](https://github.com/eps696/aphantasia)：CLIP + FFT/DWT/RGB = 文本到圖像/視頻
* [mikaelalafriz/lucid-sonic-dreams](https://github.com/mikaelalafriz/lucid-sonic-dreams)：將 GAN 生成的視覺效果與音樂同步
* [Greg Surma - 投資組合](https://gsurma.github.io/)
* [crowsonkb (Katherine Crowson)](https://github.com/crowsonkb): 誰寫了[VQGAN+CLIP的教程](https://sourceful.us/doc/935/introduction-to-vqganclip)
* [DALL·E](https://openai.com/blog/dall-e/): 從文本創建圖像
* [DALL-E mini](https://huggingface.co/spaces/flax-community/dalle-mini)：DALL·E mini 是一個人工智能模型，可以根據您給出的任何提示生成圖像！
* [DALL-E mini GitHub](https://github.com/borisdayma/dalle-mini)
* [DALL-E mini 項目報告](https://wandb.ai/dalle-mini/dalle-mini/reports/DALL-E-mini--Vmlldzo4NjIxODA)
* [CLIPIT PixelDraw - Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/dribnet/clipit/blob/master/demos/PixelDrawer.ipynb)
* [CLIP 引導擴散 HQ 512x512.ipynb - Colaboratory](https://colab.research.google.com/drive/1V66mUeJbXrTuQITvJunvnWVn96FEbSI3#scrollTo=X5gODNAMEUCR)
* [通過關鍵幀參數在位置/旋轉/縮放和文本輸入之間平滑過渡：概念證明 \[15,000 幀\]：deepdream](https://www.reddit.com/r/deepdream/comments/pagqjx/smooth_transitioning_between_position_rotation/)
* [neural-dream Alternatives and Similar Photos & Graphics Apps | AlternativeTo](https://alternativeto.net/software/neural-dream/)
* [CoG 21](https://www.ea.com/seed/news/cog2021-adversarial-rl-content-generation)：用於程序內容生成的對抗性強化學習
* [擁抱臉的 GitHub 存儲庫](https://github.com/huggingface)

#### 達爾-E 2

* [lucidrains/DALLE2-pytorch](https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch)：DALL-E 2 的實現，OpenAI 更新的文本到圖像合成神經網絡，在 Pytorch 中
* [DALL-E 2 的失敗是最有趣的事情 - IEEE Spectrum](https://spectrum.ieee.org/openai-dall-e-2)：Eliza Strickland 的論文
* [DALL·E 2](https://openai.com/dall-e-2/)：OpenAI 系統，是 2021 年 1 月推出的 DALL-E 的進化版，可以根據自然語言的描述創建逼真的圖像和藝術語言。

#### 潛在擴散

* [LatentVision\_rynmurdock.ipynb - Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/olaviinha/NeuralImageGeneration/blob/main/LatentVision_rynmurdock.ipynb)
* [Latent\_Diffusion\_with\_LAION\_400M.ipynb - Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/pharmapsychotic/latent-diffusion/blob/main/Latent_Diffusion_with_LAION_400M.ipynb)

#### 滑行

* \[“GLIDE：使用文本引導擴散模型實現真實感圖像生成和編輯”，Nichol 等人 2021（OpenAI 的 DALL-E 繼任者：5b 參數擴散模型 + 噪聲感知 CLIP）：MediaSynthesis]\(<https://www> .reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/rl3mee/glide\_towards\_photorealistic\_image\_generation\_and/?utm\_source=share\&utm\_medium=ios\_app\&utm\_name=iossmf)
* [OpenAI 論文：“GLIDE：使用文本引導擴散模型實現真實感圖像生成和編輯”。代碼和更小的過濾模型（3 億個參數 vs 論文中的 35 億個參數）可用。: bigsleep](https://www.reddit.com/r/bigsleep/comments/rl5rgw/openai_paper_glide_towards_photorealistic_image/)

#### VQGAN+剪輯

* [VQ-GAN | 論文解釋 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=wcqLFDXaDO8)：關於 VQGAN 的解釋視頻，帶有教學可視化
* [VQGAN+CLIP——它是如何工作的？。合成圖像（“GAN 藝術”）場景…… | 通過 Alexa Steinbrück | 2021 年 8 月 | 中](https://alexasteinbruck.medium.com/vqgan-clip-how-does-it-work-210a5dca5e52)
* [VQGAN+CLIP介紹-🟧Sourceful](https://sourceful.us/doc/935/introduction-to-vqganclip)
* [如何使用VQGAN+CLIP從文本提示生成圖像——新手教程 | NightCafe Creator](https://medium.com/nightcafe-creator/vqgan-clip-tutorial-a411402cf3ad)
* [VQGAN + CLIP 關鍵詞修飾符對比-NightCafe Creator](https://creator.nightcafe.studio/vqgan-clip-keyword-modifier-comparison)
* [\~200 個 CLIP+VQGAN 關鍵字在 4 個主題上測試：bigsleep](https://www.reddit.com/r/bigsleep/comments/oq2pai/200_clipvqgan_keywords_tested_on_4_subjects/?utm_medium=android_app\&utm_source=share)
* [AI 生成的藝術場景隨著黑客創造突破性的新工具 CLIP+VQ-GAN 爆炸式增長 | 副](https://www.vice.com/en/article/n7bqj7/ai-generated-art-scene-explodes-as-hackers-create-groundbreaking-new-tools)
* [VQGAN+CLIP (with pooling)](https://colab.research.google.com/drive/1ZAus_gn2RhTZWzOWUpPERNC0Q8OhZRTZ#scrollTo=JX56bq4rEKIp)：使用 VQGAN 和 CLIP（z+量化方法）從文本提示生成圖像
* [關於 4 個主題的約 200 個 CLIP+VQGAN 關鍵字，@kingdomakrillic - Imgur](https://imgur.com/a/SALxbQm)
* [Experimentando o VQGAN+CLIP: gerador de imagens a partir de textos - YouTube Filipe Calegario](https://www.youtube.com/watch?v=Yy5NMTkN-Qc)

#### 文本到圖像的 Google Colab Notebooks（多種型號）

* [VQGAN + CLIP + Gumbel](https://colab.research.google.com/drive/1tim3xTsZXafK-A2rOUsevckdl4OitIiw)
* [OpenAI DVAE+CLIP](https://colab.research.google.com/drive/10DzGECHlEnL4oeqsN-FWCkIe_sq3wVqt)
* [Text2Image VQGAN](https://colab.research.google.com/github/eps696/aphantasia/blob/master/CLIP_VQGAN.ipynb)
* [改進的多感知器 VQGAN + CLIP](https://colab.research.google.com/drive/1peZ98vBihDD9A1v7JdH5VvHDUuW5tcRK)
* [潛在權威擴散 v1.3](https://colab.research.google.com/github/multimodalart/MajestyDiffusion/blob/main/latent.ipynb)
* [CLIP 引導決策轉換器](https://colab.research.google.com/drive/1V66mUeJbXrTuQITvJunvnWVn96FEbSI3)
* [剪輯引導擴散](https://colab.research.google.com/drive/12a_Wrfi2_gwwAuN3VvMTwVMz9TfqctNj)
* [滑行](https://colab.research.google.com/github/openai/glide-text2im/blob/main/notebooks/text2im.ipynb)
* [PixelDirect](https://colab.research.google.com/drive/1F9ZOZnpV3uBPRDSESaAXYwzNZJQRJT75)
* [CLIP 引導擴散二級模型方法](https://colab.research.google.com/drive/1mpkrhOjoyzPeSWy2r7T8EYRaU7amYOOi)
* [西洋鏡](https://colab.research.google.com/drive/1LpEbICv1mmta7Qqic1IcRTsRsq7UKRHM)
* [快速剪輯引導擴散](https://colab.research.google.com/drive/1FuOobQOmDJuG7rGsMWfQa883A9r4HxEO)
* [MSE 規範化 VQGAN+CLIP](https://colab.research.google.com/drive/1hf1seGOZctOJUznkhJNblLluXHbWLKZh)
* [CLIPRGB ImStack](https://colab.research.google.com/drive/1CcibxlLDng2yzcjLwwwSADRcisc1qVCs)
* [CLIP 引導擴散 v4](https://colab.research.google.com/drive/1V66mUeJbXrTuQITvJunvnWVn96FEbSI3)
* [為上述模型簡化的Google Colab界面](https://sites.google.com/ear.com.br/aimodelgallery/home?authuser=1): EAR+CIn Research項目做的界面簡化系列

#### 生成對抗網絡 (GAN)

* \[🔥🔥🔥] [Drag Your GAN](https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/)：“生成圖像流形上基於交互式點的操作”
* \[🔥] [weihaox/awesome-gan-inversion](https://github.com/weihaox/awesome-gan-inversion): GAN反演資源集合
* [DeCoDe 實驗室](http://decode.mit.edu/projects/creativegan/)：CREATIVEGAN - 為創意設計合成編輯生成對抗網絡
* [使用 StyleGAN2 進行潛在空間探索](https://amarsaini.github.io/Epoching-Blog/jupyter/2020/08/10/Latent-Space-Exploration-with-StyleGAN2.html)
* [yuval-alaluf/stylegan3-editing](https://github.com/yuval-alaluf/stylegan3-editing)：“Third Time's the Charm? Image and Video Editing with StyleGAN3”的官方實現<https://arxiv。組織/abs/2201.13433>
* [autonomousvision/projected\_gan](https://github.com/autonomousvision/projected_gan): \[NeurIPS'21] 投影 GAN 收斂更快
* [這些無聊的猿猴不存在：GAN 到 NFT 管道 | 中](https://medium.com/@nathancooperjones/these-bored-apes-do-not-exist-6bed2c73f02c)
* [ouhenio/StyleGAN3-CLIP-notebooks](https://github.com/ouhenio/StyleGAN3-CLIP-notebooks)：一組 Jupyter 筆記本，可與 NVIDIA 的 StyleGAN3 和 OpenAI 的 CLIP 一起使用，以生成基於文本的引導圖像。
* [kl-lambda/stylegan-web](https://github.com/kl-lambda/stylegan-web)：NVlabs 的 StyleGAN 的網絡移植。
* [aakashjhawar/AvatarGAN](https://github.com/aakashjhawar/AvatarGAN)：使用生成對抗網絡生成卡通圖像
* \[🔥] [dvschultz/stylegan3](https://github.com/dvschultz/stylegan3)：由 Schultz 從 Stylegan3 分叉
* [Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)](https://nvlabs.github.io/stylegan3/): NVidia 官方 StyleGAN3 發布頁面
* \[🚀] [StyleGAN-NADA](https://stylegan-nada.github.io/): CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators
* [讓我們談談生成式機器學習的能量使用](https://www.youtube.com/watch?v=3nViZGCkAhU\&t=1276s)
* [StyleGAN：使用機器學習生成和定制逼真的圖像 | 通過賈姆謝德汗 | 心跳](https://heartbeat.fritz.ai/stylegans-use-machine-learning-to-generate-and-customize-realistic-images-c943388dc672)
* [使用 StyleGAN 的音頻反應潛在插值](https://wavefunk.xyz/audio-reactive-stylegan)
* [SofGAN](https://www.unite.ai/sofgan-a-gan-face-generator-that-offers-greater-control/)：提供更好控制的 GAN 人臉生成器 - Unite.AI
* [AI 中的真實 GAN | Hacker Noon](https://hackernoon.com/real-gans-in-ai)：深入了解什麼是生成模型、該領域的最新發展以及 GAN 在商業中的使用
* [GANshare | 走向數據科學](https://towardsdatascience.com/ganshare-creating-and-curating-art-with-ai-for-fun-and-profit-1b3b4dcd7376)：用人工智能創造和策劃藝術

### 收藏

* [The Generative AI Landscape](https://ai-collection.org/)：“一系列很棒的生成式 AI 應用程序”
* 【創作者AI工具終極清單| Descript]\(<https://www.descript.com/blog/article/the-ultimate-list-of-ai-tools-for-creators)：由Descript組織的集合> \*【AI藝術資源| Unlimited Dream Co.]\(<https://www.unlimiteddreamco.xyz/resources)：集合了AI美術軟件、指南、靈感、工具等實用資源。>
* [AI Library](https://library.phygital.plus/)：面向創作者的 AI 工具和神經網絡目錄
* \[🔥🔥] [Pollinations.AI](https://pollinations.ai)：一個託管一組精選筆記本的前端，允許創建和試驗生成藝術。他們的目標是促進多種形式的人類表達的創造和翻譯。
* \[🔥] [hive/notebooks at main · pollinations/hive](https://github.com/pollinations/hive/tree/main/notebooks): Pollinations.AI 使用的筆記本集合
* [Post Reddit - MachineLearning](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ldc6oc/p_list_of_sitesprogramsprojects_that_use_openais/)：使用 OpenAI 的 CLIP 神經網絡引導圖像/視頻創建的站點/程序/項目列表匹配文字描述
* [41 大 AI 藝術生成器](https://aiartists.org/ai-generated-art-tools)：製作 AI 藝術、繪畫等（2021 指南）— AIArtists.org
* [10 位最佳 AI 藝術生成器 (2022) - Unite.AI](https://www.unite.ai/10-best-ai-art-generators/)
* [在 2022 年開始製作 AI 藝術 – deeplearn.art](https://deeplearn.art/get-started-with-making-ai-art-in-2022/)
* [文本到圖像摘要 - 第 1 部分 | Softology的博客](https://softologyblog.wordpress.com/2021/06/10/text-to-image-summary/)
* \[🔥🔥] [潛在空間漫遊指南：社區筆記本文檔](https://docs.google.com/document/d/1ON4unvrGC2fSEAHMVb4idopPlWmzM0Lx5cxiOXG47k4/edit)：有趣筆記本的大集合
* [藝術機器學習](https://ml4a.net/)
* \[🔥] [dvschultz/ml-art-colabs](https://github.com/dvschultz/ml-art-colabs): 機器學習藝術合作實驗室列表

### 圖像放大

* [模型數據庫 - Upscale Wiki](https://upscale.wiki/wiki/Model_Database): 用於放大圖像的模型列表
* [Gigapixel AI](https://www.topazlabs.com/gigapixel-ai)：付費 AI 圖像提升器，提供增強的細節和分辨率
* [圖像超分辨率](https://idealo.github.io/image-super-resolution/)
* [升級到巨大尺寸並使用 SD 升級添加細節：StableDiffusion](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/xkjjf9/upscale_to_huge_sizes_and_add_detail_with_sd/)：Reddit 教程

### 圖像修復

* [sczhou/codeformer](https://replicate.com/sczhou/codeformer): 老照片和AI生成人臉的人臉修復算法
* [TencentARC/GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN): GFPGAN 旨在開發真實世界人臉修復的實用算法

### 圖像分割

* [段任何| Meta AI](https://segment-anything.com/)：“來自 Meta AI 的新 AI 模型，只需單擊一下，即可在任何圖像中“剪切”任何對象”

### 多模態嵌入空間

* [facebookresearch/ImageBind](https://github.com/facebookresearch/ImageBind): ImageBind 一個嵌入空間來綁定它們

### 在線工具和應用程序

* [Scribble Diffusion](https://scribblediffusion.com/)：使用 AI 將您的素描變成精緻的圖像
* [按文字繪畫](https://paintbytext.chat/)：在 AI 的幫助下，使用書面說明編輯您的照片。
* [Scenario AI](https://www.scenario.gg/): AI生成的遊戲資產
* [AnimalAI](https://animalai.co/)：定制的人工智能生成的動物肖像（利潤直接用於各種野生動物保護組織）
* [starryai](https://www.starryai.com/): AI藝術生成器App - AI Art Maker
* [ProsePainter](https://www.prosepainter.com/)：一個“用文字作畫”的交互式工具。它將可引導的文本到圖像生成融入傳統的數字繪畫界面
* [ProsePainter：圖像+素描界面+剪輯！- YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=mK4F32xNrdw\&t=429s)
* [Cocreator AI](https://cocreator.ai/): 創意電腦代理（等待名單中）
* [Runway ML](http://runwayml.com/)：人工智能視頻創作套件
* [Hotpot.ai - Hotpot.ai](https://hotpot.ai/)：一組用於後處理圖像的 AI 工具
* [Toonify yourself by Justin Pinkney](https://www.justinpinkney.com/toonify-yourself/)：將人臉變成卡通
* [deepart.io](https://deepart.io/): 應用樣式轉換的在線工具
* [Artbreeder](https://www.artbreeder.com/)：基於網絡的工具，通過培育現有圖像來生成圖像
* [Ostagram.ru](https://www.ostagram.me/): 圖像風格遷移平台
* [cleanup.pictures](https://cleanup.pictures/)：免費從任何圖片中刪除對象、人物、文本和缺陷
* [remove.bg](https://www.remove.bg/): 從圖像中刪除背景
* [Quick, Draw!](https://quickdraw.withgoogle.com/)：神​​經網絡可以學會識別塗鴉嗎？通過添加用戶繪圖來幫助 NL 的遊戲
* [ChatGenius](https://chatgenius.one/?ref=agai)：一家軟件公司，提供由 GPT-4 和 ChatGPT 提供支持的 AI 聊天機器人解決方案，支持超過 110 種語言，可以無縫集成到您的網站或平台中.
* [Nekton.ai](https://nekton.ai/)：使用 AI 自動化您的工作流程

### 數據集

* [Have I Been Trained?](https://haveibeentrained.com/)：用於搜索用於訓練流行 AI 藝術模型的 58 億張圖像的工具
* [laion-aesthetic-6pls](https://laion-aesthetic.datasette.io/laion-aesthetic-6pls/images)：探索用於訓練 Stable Diffusion 圖像生成器的 23 億張圖像中的 1200 萬張
* [laion5B 的 CLIP 檢索](https://rom1504.github.io/clip-retrieval/?back=https%3A%2F%2Fknn5.laion.ai\&index=laion5B\&useMclip=false): 使用 Laion5B 進行 CLIP 檢索。“它的工作原理是將文本查詢轉換為 CLIP 嵌入，然後使用該嵌入來查詢剪輯圖像嵌入的 knn 索引”。
* [rom1504/clip-retrieval](https://github.com/rom1504/clip-retrieval)：輕鬆計算 CLIP 嵌入並使用它們構建 CLIP 檢索系統
* [LAION](https://laion.ai/): 大規模人工智能開放網絡

### 收件箱：音樂和音頻項目

* [音頻GPT | arxiv](https://arxiv.org/abs/2304.12995)：理解和生成語音、音樂、聲音和說話的頭部[\[代碼\]](https://github.com/AIGC-Audio/AudioGPT)[\[演示\]](https://huggingface.co/spaces/AIGC-Audio/AudioGPT)
* [AudioLDM](https://audioldm.github.io/)：使用潛在擴散模型的文本到音頻生成 - 語音研究
* [lucidrains/musiclm-pytorch](https://github.com/lucidrains/musiclm-pytorch)：在 Pytorch 中實現 MusicLM，這是谷歌使用注意力網絡生成音樂的新 SOTA 模型
* \[🔥🔥🔥] [archinetai/audio-ai-timeline](https://github.com/archinetai/audio-ai-timeline)：從 2023 年開始的最新音頻生成 AI 模型的時間表
* [MusicLM](https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/): 從文本生成音樂
* \[🔥🔥🔥] [Riffusion](https://www.riffusion.com/): 一款實時生成音樂並穩定傳播的應用程序
* [Harmonai 的舞蹈擴散](https://wandb.ai/wandb_gen/audio/reports/Harmonai-s-Dance-Diffusion-Open-Source-AI-Audio-Generation-Tool-For-Music-Producers--VmlldzoyNjkwOTM1) : 面向音樂製作人的開源 AI 音頻生成工具 – 權重和偏差
* [Dance Diffusion](https://huggingface.co/spaces/harmonai/dance-diffusion)：harmonai 的 Hugging Face Space
* [MubertAI/Mubert-Text-to-Music](https://github.com/MubertAI/Mubert-Text-to-Music)：一個簡單的筆記本，演示了通過 Mubert API 基於提示的音樂生成
* [DDSP-VST](https://magenta.tensorflow.org/ddsp-vst-blog)：所有人的神經音頻合成
* [LOVO AI](https://www.lovo.ai/): AI Voiceover & Text to Speech Platform with human-like voices
* [AIVA](https://www.aiva.ai/): 創作情感配樂的AI
* [Jukebox](https://openai.com/blog/jukebox/)：“一個生成音樂的神經網絡，包括基本的歌唱，作為各種流派和藝術家風格的原始音頻”
* [Magenta](https://magenta.tensorflow.org/)：使用機器智能生成音樂和藝術
* [magenta/magenta](https://github.com/magenta/magenta): Magenta官方GitHub倉庫
* [AI 圖像到聲音 \[Melobytes.com\]](https://melobytes.com/en/app/ai_image2sound)
* [archinetai/audio-diffusion-pytorch](https://github.com/archinetai/audio-diffusion-pytorch)：在 PyTorch 中使用擴散模型生成音頻

### 收件箱：文字轉語音 (TTS) 工具

* [KangweiiLiu/Awesome\_Audio-driven\_Talking-Face-Generation](https://github.com/KangweiiLiu/Awesome_Audio-driven_Talking-Face-Generation): 音頻驅動的說話人臉生成資源精選列表
* [Play.ht](https://play.ht/)：“人工智能語音生成器和逼真的在線文本轉語音”
* [Murf AI | AI Voice Generator](https://murf.ai/)：多功能文本轉語音軟件
* [VALL-E](https://valle-demo.github.io/)：僅用3秒的樣本合成高質量的個性化語音
* \[🔥] [Eleven Labs Beta](https://blog.elevenlabs.io/the_first_ai_that_can_laugh/)：一種為生成的語音添加情感的 TTS 服務
* [neonbjb/tortoise-tts](https://github.com/neonbjb/tortoise-tts#voice-customization-guide)：“一個注重質量的多語音 TTS 系統”
* [Studio D-ID](https://studio.d-id.com/)：使用與文本轉語音工具同步的靜止圖像創建視頻 \[#avatar]
* [Synthesia](https://www.synthesia.io/)：人工智能視頻生成平台\[#avatar]
* [Speech Studio - Microsoft Azure](https://speech.microsoft.com/portal)：微軟的雲認知服務

### 收件箱：視頻AI工具

* [Nathan Lands 在 Twitter 上：“AI 視頻已經開始產生令人興奮的結果，並最終可能會擾亂好萊塢/Twitter](https://twitter.com/NathanLands/status/1659195191591596033)：Twitter 線程與視頻生成 AI 工具的示例
* [穩定動畫 SDK](https://stability.ai/blog/stable-animation-sdk)：Stability AI [\[開發平台\]](https://platform.stability) 為開發人員提供的文本到動畫工具.ai/文檔/功能/動畫）
* [Twelve Labs](https://twelvelabs.io/)：視頻搜索的多模式、上下文理解
* [Align your Latents](https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/VideoLDM/)：具有潛在擴散模型的高分辨率視頻合成 \[\[arxiv]]\(<https://arxiv.org/> abs/2304.08818)
* [Runway 的 Gen-2](https://research.runwayml.com/gen2)：“一個多模式人工智能係統，可以生成帶有文本、圖像或視頻剪輯的新穎視頻”\[\[arxiv]]\(https //arxiv.org/abs/2302.03011)
* [CiaraRowles/TemporalNet · Hugging Face](https://huggingface.co/CiaraRowles/TemporalNet)：旨在增強生成輸出的時間一致性的 ControlNet 模型 \[\[tweet]]\(<https://twitter.com/ciararowles1> /狀態/1639321818581303310)
* [Video-P2P UI - video-p2p-library 的擁抱面部空間](https://huggingface.co/spaces/video-p2p-library/Video-P2P-Demo)：具有交叉注意力控制的視頻編輯[ \[推文\]](https://twitter.com/_akhaliq/status/1637838648463749120)
* [Text2Video-Zero - PAIR 的擁抱面部空間](https://huggingface.co/spaces/PAIR/Text2Video-Zero)：零鏡頭文本到視頻合成擴散框架 \[\[tweet]]\(https: //twitter.com/\_akhaliq/status/1639062868850266112) [\[arxiv\]](https://arxiv.org/abs/2303.13439)
* [ModelScope - damo-vilab 的擁抱面空間](https://huggingface.co/spaces/damo-vilab/modelscope-text-to-video-synthesis)：文本到視頻合成 \[\[page]] (<https://www.modelscope.cn/models/damo/text-to-video-synthesis/summary>)
* [neural frames](https://www.neuralframes.com/firstframe): 受deforum啟發的動畫創作工具
* \[🔥] [dmarx/video-killed-the-radio-star](https://github.com/dmarx/video-killed-the-radio-star)：用於端到端自動化的筆記本和工具使用生成式 AI 製作音樂視頻
* \[🔥🔥🔥] [Phenaki – Google Research](https://phenaki.research.google/)：根據開放域文本描述生成逼真的視頻
* [THUDM/CogVideo](https://github.com/THUDM/CogVideo)：文本到視頻生成
* [baowenbo/DAIN](https://github.com/baowenbo/DAIN)：深度感知視頻幀插值（CVPR 2019）
* [GRisk 的 Dain-App 1.0 \[僅限 Nvidia\]](https://grisk.itch.io/dain-app)：深度感知視頻幀插值 (CVPR 2019)

### 收件箱：遊戲和 AI

* [遊戲中的生成式 AI 革命 | Andreessen Horowitz](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)：本文介紹了生成式 AI 在遊戲中的用例列表
* [用於遊戲開發的 AI](https://huggingface.co/blog/ml-for-games-1)：在 5 天內創建一個農場遊戲。第1部分

### 收件箱：開發+AI

* [e2b-dev/e2b](https://github.com/e2b-dev/e2b)：“用於構建 AI 驅動的虛擬軟件開發人員的開源平台”
* [Metabob](https://metabob.com/)：用於改進和自動化代碼審查的生成式 AI
* [gventuri/pandas-ai](https://github.com/gventuri/pandas-ai)：Pandas AI 是一個 Python 庫，它將 LLM 功能集成到 Pandas 中，使數據框成為對話式的
* [代碼的大型語言模型的系統評估](https://arxiv.org/abs/2202.13169)：arxiv 論文
* [pgosar/ChatGDB](https://github.com/pgosar/ChatGDB)：“在 GDB 調試器中利用 ChatGPT 的力量”
* [AI 對開發人員生產力的影響：來自 GitHub Copilot 的證據 | arxiv](https://arxiv.org/abs/2302.06590)
* [openai/openai-cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook)：使用 OpenAI API 的示例和指南
* [使用 GPT 提示時降低成本](https://www.codium.ai/blog/reduce-your-costs-by-30-when-using-gpt-3-for-python-code/)

### 人與作品

#### 有趣的 Instagram 帳戶、帖子和捲軸

* [Instagram 上的科學：“人工智能穩定擴散產生的人類進化”](https://www.instagram.com/reel/CjnYBJbqABH/?igshid=YmMyMTA2M2Y%3D)
* [深度音樂可視化工具](https://www.instagram.com/deep_music_visualizer/)
* [清醒音速夢 (@lucidsonicdreams)](https://www.instagram.com/lucidsonicdreams/)

#### 有趣的 Youtube 頻道

* [人工圖像](https://www.youtube.com/channel/UCaZuPdmZ380SFUMKHVsv_AA)：使用機器學習製作藝術的演示和解釋
* [格倫馬歇爾神經藝術](https://www.youtube.com/user/glenniszen)
* [如何生成藝術 - 深度學習簡介 #8](https://www.youtube.com/watch?v=Oex0eWoU7AQ)

#### 有趣的 GitHub 存儲庫

* [dvschultz](https://github.com/dvschultz): Derrick Schultz 的 GitHub
* [dvschultz/ml-art-colabs](https://github.com/dvschultz/ml-art-colabs)：ML Arts 的 Google Colab Notebooks 集合

#### 藝術家和藝術品

* [Ai 生成的音樂視頻 - Deltron 3030 - 病毒 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=WJaxFbdjm8c)
* [人工現實：珊瑚/推特](https://twitter.com/refikanadol/status/1613927561939099650)：[@refikanadol](https://twitter.com/refikanadol) 委託世界經濟論壇創作的藝術品
* \[🔥] [Creep - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=c6LlG4g_9lk) 作者：[Glenn Marshall Neural Art](https://www.youtube.com/channel/UCes-tiSj7VO6nNOsUB76lZw) ：他們是如何使用 VQGAN+CLIP 翻譯圖像的？他們是如何在潛在空間上無縫遊走的？
* [35 位使用 AI 的藝術家，您今天需要關注的粉絲不到 1000 人/Twitter](https://twitter.com/infiniteyay/status/1583465675166609408?s=43\&t=XvooFiMyC-YPv0i98HmjVQ)
* [Computer Vision Art Gallery : CVPR 2021](https://computervisionart.com/)：處理計算機視覺技術的藝術品
* [Confluence](https://deviparikh.github.io/confluence/)：Devi Parikh 在 BrainDrops 上的生成藝術項目。
* [學習觀察 – 備忘錄 Akten | 穆罕默德·塞利姆·阿克騰 | Mega Super Awesome Visuals Company](http://www.memo.tv/works/learning-to-see/)
* [外星夢想：新興藝術場景 - ML@B 博客](https://ml.berkeley.edu/blog/posts/clip-art/)
* [神經動物園 | 索菲亞·克雷斯波](https://neuralzoo.com/)
* \[KRЯRL DЯAWINGS：跑道 ML -- 第三個“模型”（基於長姿勢）]\(<http://krrrl.blogspot.com/2020/08/runway-ml-3rd-model-based-on-long-poses> .html)
* [Frea Buckler \~ 藝術家](https://www.freabuckler.com/): obras usadas para criar essa rede [(19) derrick 在 Twitter 上開始了另一個項目：“剛剛向@buntworthy 發送了我訓練的演示 StyleGAN 模型/推特](https://twitter.com/dvsch/status/1255885874560225284)
* [（非）人類](https://www.ygzhang.com/non-human.html)
* [原汁原味的數字藝術-未知出發| 超級稀有](https://superrare.com/artwork-v2/unknown-departure-16212)
* [機器學習藝術靈感精選](https://www.youtube.com/watch?v=HNwXrHiHW7Q)
* [2021 年 25 位 AI 藝術家（AI 藝術的照片、簡介和歷史）- AIArtists.org](https://aiartists.org/)：AIArtists.org 展示了使用人工智能和製作 AI 藝術的工具的領先藝術家，以及 AI 藝術史的時間表。
* [Helena Sarin – 藝術家簡介（照片、視頻、展覽）— AIArtists.org](https://aiartists.org/helena-sarin)
* [AI 機器生成的圖像 (@images\_ai) / Twitter](https://twitter.com/images_ai?s=08)
* <https://www.instagram.com/refikanadol/>
* [蒸汽朋克馬戲團人機合作 - AI / YouTube 的視頻、聲音和故事](https://www.youtube.com/channel/UCa1xYBYCzBoJ08U9lgbYAFw)

#### 畫廊

* [AICAN](https://aican.io/)
* [Ganvas Studio - 神經網絡繪畫](https://ganvas.studio/)
* [Syn Feather Sweater / STRELITZIA – HATRA E STORE](https://hatroid.com/collections/synthetic-feather/products/syn-feather-sweater-strelitzia)

### 相關真棒列表

* [kyrolabs/awesome-langchain](https://github.com/kyrolabs/awesome-langchain)：😎很棒的工具和項目列表以及很棒的 LangChain 框架
* [KangweiiLiu/Awesome\_Audio-driven\_Talking-Face-Generation](https://github.com/KangweiiLiu/Awesome_Audio-driven_Talking-Face-Generation): 音頻驅動的說話人臉生成資源精選列表
* \[🔥] [amrzv/awesome-colab-notebooks](https://github.com/amrzv/awesome-colab-notebooks): 用於快速簡單實驗的 google colaboratory notebooks 集合
* \[🔥🔥🔥] [steven2358/awesome-generative-ai](https://github.com/steven2358/awesome-generative-ai)：現代生成人工智能項目和服務的精選列表
* \[🔥🔥🔥] [jonathandinu/awesome-ai-art](https://github.com/jonathandinu/awesome-ai-art)：“人工智能藝術課程、工具、圖書館、人物和地點的列表”
* [margaretmz/awesome-ai-art-design](https://github.com/margaretmz/awesome-ai-art-design)：一個很棒的列表：用於藝術和設計的 AI。
* [toxtli/awesome-machine-learning-jupyter-notebooks-for-colab](https://github.com/toxtli/awesome-machine-learning-jupyter-notebooks-for-colab)：機器學習的精選列表Jupyter Notebook 格式的深度學習教程可以在 Google Colaboratory 中運行
* [chaosreactor/awesome-generative-ai](https://github.com/chaosreactor/awesome-generative-ai)：一個很棒的低代碼和無代碼生成 AI 資源列表
* \[🔥] [altryne/awesome-ai-art-image-synthesis](https://github.com/altryne/awesome-ai-art-image-synthesis)：很棒的工具、想法、提示工程工具的列表、colabs、模型和幫助設計師玩 aiArt 和圖像合成的提示。涵蓋 Dalle2、MidJourney、StableDiffusion 和開源工具。
* [justinpinkney/awesome-pretrained-stylegan2](https://github.com/justinpinkney/awesome-pretrained-stylegan2)：一組預訓練的 StyleGAN 2 模型可供下載

### 各種各樣的

#### 生物實驗

* [fMRI-to-image](https://twitter.com/danberridge/status/1631489991435243520)：[danberridge](https://twitter.com/danberridge) 的推文“'呈現的圖像'顯示給“一組人類。‘重建圖像’是 fMRI 輸出到穩定擴散的結果。換句話說，穩定擴散確實能讀懂人們的思想。”

#### 生成式 AI 中的工作

* [人工智能/機器學習、數據科學和大數據領域的工作和人才 | ai-jobs.net](https://ai-jobs.net/)

#### 改善 Google Colab 體驗

* [將外部數據加載到 Google Colab 的 7 種方法 | 通過 B. Chen | 邁向數據科學](https://towardsdatascience.com/7-ways-to-load-external-data-into-google-colab-7ba73e7d5fc7)
* [獲得更好的 Google Colab 體驗的 10 個技巧 | 通過 Cyprien NIELLY | 邁向數據科學](https://towardsdatascience.com/10-tips-for-a-better-google-colab-experience-33f8fe721b82)
* [使用 ngrok 免費從 Google Colab 快速共享 ML WebApps | 通過 AbdulMajedRaja RS | 邁向數據科學](https://towardsdatascience.com/quickly-share-ml-webapps-from-google-colab-using-ngrok-for-free-ae899ca2661a)
* [用於在 Google Colab 中進行交互的 Jupyter 小部件](https://colab.research.google.com/notebooks/forms.ipynb#scrollTo=62YnDE7i9dqP)：帶有在 Colab 中使用 Jupyter 小部件的示例的筆記本，允許交互式輸入
* [Jupyter Widgets 官方文檔](https://ipywidgets.readthedocs.io/en/latest/examples/Widget%20Basics.html)

#### 輔助工具和概念

* [chaiNNer-org/chaiNNer](https://github.com/chaiNNer-org/chaiNNer)：基於節點的圖像處理和 AI 升級 GUI，可以輕鬆地將復雜的處理任務鏈接在一起
* [BIRME](https://www.birme.net/)：輕鬆調整批量圖像大小 2.0（在線且免費）
* [PNG 故障的藝術](https://ucnv.github.io/pnglitch/)
* [HashLips/hashlips\_art\_engine](https://github.com/HashLips/hashlips_art_engine)：用於根據提供的圖層創建多個不同的藝術品實例的工具


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If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```
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```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.