AI绘画都用哪些模型做？AI绘画是近年来人工智能技术在创意艺术领域的应用之一，借助计算机视觉和深度学习技术，让计算机能够模仿并生成类似人类创作的艺术作品。

在AI绘画过程中，涉及到的模型主要有以下几种：图像生成模型包括哪些图像生成模型是AI绘画中最常用的模型之一。

其中最著名的是生成对抗网络（GAN），它由生成器和判别器两部分组成，通过对抗训练的方式生成逼真的图像。

变分自动编码器（VAE）也是常用的图像生成模型，它在生成图像的同时还能学习到数据的潜在分布。

图像转换模型有哪些图像转换模型是将一种图像转化为另一种图像的模型。

风格迁移模型是最常见的图像转换模型之一，它能将输入图像的风格和内容进行分离，并将风格迁移到另一张图像上。

条件生成模型也可以实现图像转换，它能根据给定的条件生成对应的图像。

图像分割模型有哪些图像分割模型是将图像中的目标进行像素级别的标注，将图像划分为不同的区域。

常用的图像分割模型包括U-Net、MaskR-CNN等。

这些模型通过卷积神经网络和像素级标注数据进行训练，能够实现对图像中不同目标的准确分割。

图像修复模型有哪些图像修复模型是通过填补图像中的缺失或损坏部分，修复图像的完整性。

常见的图像修复模型包括生成对抗网络和自编码器等。

这些模型在训练过程中学习并预测缺失区域的像素值，从而完成图像的修复任务。

图像识别模型有哪些图像识别模型是用于对图像进行分类、检测、分析等任务的模型。

经典的图像识别模型包括卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）等。

这些模型通过对大量标注数据的学习，能够准确地识别图像中的目标物体、场景等信息。

AI绘画涉及的模型主要包括图像生成模型、图像转换模型、图像分割模型、图像修复模型和图像识别模型等。

这些模型的不断发展和优化，为AI绘画带来了更加出色和逼真的效果，也为创作艺术提供了新的可能性。