绘画是一门艺术，它可以使用各种不同的媒介来表现，如水彩画、油画、版画、雕塑和装饰艺术。绘画也可以分为不同的风格，如印象派、立体主义、表现主义和超现实主义。
在过去，人们只能通过手工创作来完成绘画。但是随着人工智能的发展，人们开始使用人工智能来创作艺术作品，包括绘画。
目前，有几种不同的人工智能绘画生成器可供选择。这些生成器使用人工智能来根据输入的图像生成新的图像。
其中一个常用的人工智能绘画生成器是GAN（生成对抗网络）。GAN包含两个神经网络：一个生成器（G）和一个判别器（D）。生成器使用随机数来生成新的图像，而判别器则试图区分真实图像和生成图像。
当两个神经网络都训练好之后，生成器就能够根据输入的图片生成新的图片了。这些新生成的图片看起来很真实，很难区分出来。
另一个常用的人工智能绘画生成方法是风格迁移。风格迁移方法将一幅图片的内容应用到另一幅图片上面去。这样就能够将一幅图片中的内容应用到另一幅图片中去了。
风格迁移方法通常会使用一个预训练好的神经网络来实现。常见的预训练神经���是VGG19、ResNet50、InceptionV3、Xception、DenseNet121。这些神经���都可以从Keras库中直接加载。
要使用风格迁移方法来生成新的图片，首先要准备好要应用风格的图片以及要应用内容的图片。然后将这两幅图片输入到风格迁秿方法中。风格迁移方法会生成一张新的图片，其中包含了两幅图片的内容和风格。
人工智能绘画生成器可以使用不同的方法来生成图片，这些方法都有各自的优点和缺点。GAN方法可以生成非常真实的图片，但是训练GAN神经网络需要大量的计算资源。风格迁移方法则相对简单，但是生成的图片质量不如GAN方法。
