ai4artists

الموارد عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والفن . الأدوات والبرامج التعليمية بشكل أساسي ولكن أيضًا مع بعض الأشخاص والأماكن الملهمة أيضًا!

للحصول على مورد أوسع يغطي أدوات البرمجة الإبداعية الأكثر عمومية (والتي قد ترغب في استخدامها مع ما هو مدرج هنا)، راجع terkelg/awesome-creative-coding أو thatcreativecode.page. للحصول على موارد حول الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق بشكل عام، راجع ChristosChristofidis/awesome-deep-learning وhttps://github.com/dair-ai.

محتويات

• تعلُّم
  • الدورات
  • فيديوهات
  • كتب
  • الدروس والمدونات
• الأوراق / الطرق
  • نماذج الانتشار (والنص إلى الصورة)
  • مجالات الإشعاع العصبي (والأشياء المشابهة لـ NeRF)
  • 3D والسحب النقطية
  • تركيب الصور غير المشروط
  • تركيب الصورة الشرطية (والمشكلات العكسية)
  • انعكاس GAN (والتحرير)
  • تفسير الفضاء الكامن
  • تلميع الصورة
• أدوات
  • كريتيف مل
  • التعلم العميق
  • أوقات التشغيل/النشر
  • تحويل النص إلى صورة
  • الترميز الإبداعي
  • انتشار مستقر
• مجموعات البيانات
• المنتجات/التطبيقات
• الفنانين
• المؤسسات/الأماكن
• القوائم ذات الصلة

تشير الإدخالات الغامقة إلى المورد (الموارد) المفضلة لدي لهذا القسم/القسم الفرعي (إذا كان علي اختيار مورد واحد). بالإضافة إلى ذلك، يتم عادةً ترتيب كل قسم فرعي حسب خصوصية المحتوى (يتم إدراج القسم الأكثر عمومية أولاً).

تعلُّم

الدورات

التعلم العميق العام

• التعلم العميق العملي للمبرمجين (fast.ai)
• التعلم العميق (جامعة نيويورك)
• مقدمة في التعلم العميق (CMU)
• ️ التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر (UMich)
• التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر (ستانفورد CS231n)
• معالجة اللغات الطبيعية باستخدام التعلم العميق (ستانفورد CS224n)

النمذجة التوليدية العميقة

• النماذج التوليدية العميقة (ستانفورد)
• التعلم العميق غير الخاضع للرقابة (جامعة كاليفورنيا في بيركلي)
• الاستدلال التفاضلي والنماذج التوليدية (تورنتو)
• ️ تركيب الصور القائم على التعلم (CMU)
• تعلم البنية الكامنة المنفصلة (تورنتو)
• من أسس التعلم العميق إلى الانتشار المستقر (fast.ai)

الترميز الإبداعي والوسائط الجديدة

• ️ التعلم العميق للفن والجماليات والإبداع (MIT)
• التعلم الآلي للويب (ITP/جامعة نيويورك)
• الفن والتعلم الآلي (CMU)
• تركيب الوسائط الجديدة: الفن الذي يتعلم (CMU)
• مقدمة في الوسائط الحاسوبية (ITP/جامعة نيويورك)
  • دورة الاعلام
  • دورة الكود

فيديوهات

• ️ شرح الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بإنشاء أي صورة تريدها (Vox)
• لقد قمت بإنشاء شبكة عصبية وحاولت تعليمها كيفية التعرف على رسومات الشعار المبتكرة (سيباستيان لاغو)
• سلسلة الشبكات العصبية (3Blue1Brown)
• دليل المبتدئين للتعلم الآلي في JavaScript (قطار البرمجة)
• ورقتان في الدقيقة

كتب

• ️ انغمس في التعلم العميق (زانغ وليبتون ولي وسمولا)
• التعلم العميق (جودفيلو، بينجيو، وكورفيل)
• الرؤية الحاسوبية: الخوارزميات والتطبيقات (سيليسكي)
• إنشاء المحتوى الإجرائي في الألعاب (شاكر، توجيليوس، ونيلسون)
• التصميم التوليدي (بينيديكت جروس)

الدروس والمدونات

التعلم العميق

• ️ VQGAN-CLIP: إنشاء الصور في المجال المفتوح وتحريرها باستخدام إرشادات اللغة الطبيعية (Crowson وBiderman)
• برنامج تعليمي حول النماذج التوليدية العميقة (IJCAI-ECAI 2018)
• برنامج تعليمي عن شبكات GAN (CVPR 2018)
• ليل لوغ (ليليان ونغ)
• التقطير [في فترة توقف]

الفن التوليدي

• ️ صنع الفن التوليدي بالرياضيات البسيطة
• كتاب التظليل: التصاميم التوليدية
• مايك بوستوك: تصور الخوارزميات (مع Eyeo talk)
• أمثلة توليدية في المعالجة
• الموسيقى التوليدية

الأوراق / الطرق

نماذج الانتشار (والنص إلى الصورة)

• SDEdit: تركيب الصور الموجهة وتحريرها باستخدام المعادلات التفاضلية العشوائية: ورقة تسبق النشر المستقر تصف طريقة تركيب الصور وتحريرها باستخدام النماذج القائمة على الانتشار.
• GLIDE: نحو إنشاء صور واقعية وتحريرها باستخدام نماذج النشر الموجهة بالنص
• تركيب صور عالي الدقة باستخدام نماذج الانتشار الكامن: الورقة الأصلية التي قدمت الانتشار المستقر وبدأت كل شيء.
• تحرير الصور من موجه إلى موجه باستخدام التحكم في الانتباه المتقاطع: قم بتحرير مخرجات النشر المستقر عن طريق تحرير الموجه الأصلي.
• الصورة تستحق كلمة واحدة: تخصيص إنشاء تحويل النص إلى صورة باستخدام عكس النص: مشابه للمطالبة بالمطالبة ولكنه بدلاً من ذلك يأخذ صورة إدخال ووصفًا نصيًا. يشبه إلى حد ما Style Transfer... ولكن مع انتشار مستقر.
• DreamBooth: ضبط نماذج نشر النص إلى صورة للجيل المبني على الموضوع: يشبه عكس النص ولكنه بدلاً من ذلك يركز على معالجة الصور القائمة على الموضوع (على سبيل المثال، هذا الشيء/الشخص/إلخ. ولكن تحت الماء ).
• رواية عرض التوليف مع نماذج الانتشار
• AudioGen: إنشاء الصوت الموجه نصيًا
• إنشاء فيديو: إنشاء نص إلى فيديو بدون بيانات نص فيديو
• Imagic: تحرير الصور الحقيقية المستندة إلى النص باستخدام نماذج الانتشار
• MDM: نموذج نشر الحركة البشرية
• الانتشار الناعم: مطابقة النتائج لحالات الفساد العامة
• تخصيص متعدد المفاهيم لنشر النص إلى صورة: مثل DreamBooth ولكنه قادر على تجميع مفاهيم متعددة.
• eDiff-I: نماذج نشر النص إلى الصورة مع مجموعة من خبراء مزيلات التشويش
• توضيح مساحة تصميم النماذج التوليدية القائمة على الانتشار (EDM)
• معالجة معضلة التعلم التوليدي من خلال شبكات GAN المنتشرة
• Imagen Video: إنشاء فيديو عالي الوضوح باستخدام نماذج الانتشار

مجالات الإشعاع العصبي (والأشياء المشابهة لـ NeRF)

• إعادة النظر في الهيكل من الحركة: العمل السابق على النمذجة المتفرقة (لا تزال هناك حاجة إليها/مفيدة لـ NeRF)
• تحديد عرض Pixelwise للاستريو متعدد العرض غير المنظم: العمل السابق على النمذجة الكثيفة (يستبدل NeRF هذا)
• DeepSDF: تعلم وظائف المسافة الموقعة المستمرة لتمثيل الشكل
• العرض العصبي المؤجل: تركيب الصور باستخدام القوام العصبي
• وحدات التخزين العصبية: تعلم وحدات التخزين الديناميكية القابلة للعرض من الصور
• ️ NeRF: تمثيل المشاهد كمجالات إشعاع عصبية لتركيب العرض : الورقة التي بدأت كل شيء...
• مجالات الإشعاع العصبي لمجموعات الصور غير المقيدة: NeRF في البرية (بديل لـ MVS)
• Nerfies: مجالات الإشعاع العصبي القابلة للتشوه: NeRF الواقعية من الصور ومقاطع الفيديو غير الرسمية (مثل الهاتف المحمول)
• Mip-NeRF: تمثيل متعدد النطاقات لمجالات الإشعاع العصبي المضادة للتعرج: NeRF... ولكن أفضل وأسرع وأقوى
• NeRF الخاضع للإشراف العمق: مشاهدات أقل وتدريب أسرع مجانًا: تدريب نماذج NeRF بشكل أسرع مع عدد أقل من الصور من خلال الاستفادة من المعلومات المتعمقة
• بدايات الرسومات العصبية الفورية مع ترميز التجزئة متعدد الحلول: التخزين المؤقت لتدريب NeRF لجعله سريعًا للغاية
• فهم إرشادات CLIP النقية لنماذج Voxel Grid NeRF: تحويل النص إلى ثلاثي الأبعاد باستخدام CLIP
• NeRF-SLAM: ضربة أحادية كثيفة في الوقت الحقيقي مع مجالات الإشعاع العصبي: NeRF للروبوتات (والسيارات)
• nerf2nerf: التسجيل الزوجي لحقول الإشعاع العصبي: NeRF المدربة مسبقًا
• الحلقة التي أعادوا فيها بناء البشر والبيئات ثلاثية الأبعاد في البرامج التلفزيونية
• ClimateNeRF: العرض العصبي المادي للتوليف المناخي الشديد
• صور رمزية واقعية للرأس تعتمد على طلقة واحدة
• النقاط العصبية العصبية لتوليف الرؤية الجديدة للتأملات
• لحظات ثلاثية الأبعاد من صور شبه مكررة
• NeRDi: تركيب NeRF أحادي العرض مع الانتشار الموجه باللغة كأوليات للصور العامة

3D والسحب النقطية

• DreamFusion: تحويل النص إلى ثلاثي الأبعاد باستخدام النشر ثنائي الأبعاد (Google)
• ULIP: تعلم التمثيل الموحد للغة والصورة وسحابة النقاط لفهم ثلاثي الأبعاد (Salesforce)
• استخراج النماذج والمواد والإضاءة ثلاثية الأبعاد من الصور (NVIDIA)
• GET3D: نموذج توليدي للأشكال ثلاثية الأبعاد ذات الجودة العالية المستفادة من الصور (NVIDIA)
• توليد المجال العصبي ثلاثي الأبعاد باستخدام تقنية Triplane Diffusion
• ؟ MagicPony: تعلم الحيوانات المفصلية ثلاثية الأبعاد في البرية
• ObjectStitch: تركيب الكائنات التوليدية (أدوبي)
• LADIS: تفكيك اللغة لتحرير الأشكال ثلاثية الأبعاد (Snap)
• رودين: نموذج توليدي لنحت الصور الرمزية الرقمية ثلاثية الأبعاد باستخدام الانتشار (مايكروسوفت)
• SDFusion: إكمال الشكل ثلاثي الأبعاد متعدد الوسائط وإعادة بنائه وتوليده (Snap)
• DiffRF: نشر مجال الإشعاع ثلاثي الأبعاد الموجه بالعرض (ميتا)
• تركيب العرض الجديد باستخدام نماذج الانتشار (Google)
• ️ Magic3D: إنشاء محتوى نصي إلى ثلاثي الأبعاد عالي الدقة (NVIDIA)

تركيب الصور غير المشروط

• أخذ العينات من الشبكات التوليدية
• تعلم التمثيل العصبي المنفصل (VQVAE)
• النمو التدريجي لشبكات GAN لتحسين الجودة والاستقرار والتنوع
• بنية المولدات القائمة على الأسلوب لشبكات الخصومة التوليدية (StyleGAN)
• ️ تحليل وتحسين جودة صورة StyleGAN (StyleGAN2)
• تدريب شبكات الخصومة التوليدية ببيانات محدودة (StyleGAN2-ADA)
• شبكات الخصومة التوليدية الخالية من الأسماء المستعارة (StyleGAN3)
• إنشاء صور متنوعة عالية الدقة باستخدام VQ-VAE-2
• ترويض المحولات لتركيب الصور عالية الدقة (VQGAN)
• تتفوق نماذج الانتشار على شبكات GAN في تركيب الصور
• StyleNAT: إعطاء كل رأس منظورًا جديدًا
• StyleGAN-XL: توسيع نطاق StyleGAN إلى مجموعات البيانات المتنوعة الكبيرة

تركيب الصورة الشرطية (والمشكلات العكسية)

• ترجمة صورة إلى صورة باستخدام شبكات الخصومة المشروطة (pix2pix)
• ترجمة صورة إلى صورة غير مقترنة باستخدام شبكات الخصومة المتوافقة مع الدورة (CycleGAN)
• تركيب صور عالية الدقة والتلاعب الدلالي باستخدام شبكات GAN الشرطية (pix2pixHD)
• التحرير الدلالي للمشاهد عن طريق إضافة الكائنات أو معالجتها أو مسحها (SESAME)
• تركيب الصور الدلالية مع التطبيع التكيفي المكاني (SPADE)
• ما عليك سوى الإشراف العدائي على تركيب الصور الدلالية (OASIS)
• الترميز في النمط: برنامج تشفير StyleGAN للترجمة من صورة إلى صورة
• تركيب الصور الشرطية المتعددة الوسائط باستخدام شبكات GAN المنتجة للخبراء
• لوحة الألوان: نماذج نشر الصورة إلى الصورة
• نماذج نشر النص إلى الصورة الموجهة للرسم
• HRDA: التقسيم الدلالي عالي الدقة والمتوافق مع السياق والمتوافق مع السياق
• PiPa: التعلم الخاضع للإشراف الذاتي من حيث البكسل والتصحيح من أجل التقسيم الدلالي التكيفي للمجال
• MIC: تناسق الصورة المقنعة لتكييف المجال المعزز للسياق
• التدريب المسبق هو كل ما تحتاجه لترجمة الصور إلى الصور (PITI)

انعكاس GAN (والتحرير)

• التلاعب البصري التوليدي على مجموعة الصور الطبيعية (iGAN)
• عكس GAN داخل المجال لتحرير الصور الحقيقية
• Image2StyleGAN: كيفية تضمين الصور في المساحة الكامنة لـ StyleGAN؟
• تصميم برنامج تشفير لمعالجة الصور StyleGAN
• ضبط محوري للتحرير الكامن للصور الحقيقية
• ️ HyperStyle: انعكاس StyleGAN مع HyperNetworks لتحرير الصور الحقيقي
• StyleCLIP: معالجة نصية لصور StyleGAN
• انعكاس GAN عالي الدقة لتحرير سمات الصورة
• تبديل التشفير التلقائي لمعالجة الصور العميقة
• ارسم شبكة GAN الخاصة بك
• إعادة كتابة القواعد الهندسية لشبكة GAN
• شبكات GAN Anycost لتجميع الصور التفاعلية وتحريرها
• المرة الثالثة هي السحر؟ تحرير الصور والفيديو باستخدام StyleGAN3

تفسير الفضاء الكامن

• ️ اكتشاف عناصر تحكم GAN القابلة للتفسير (GANspace)
• تفسير المساحة الكامنة لشبكات GAN لتحرير الوجه الدلالي
• تشريح GAN: تصور وفهم شبكات الخصومة التوليدية
• الاستخراج غير الخاضع للرقابة لاتجاهات تحرير StyleGAN (CLIP2StyleGAN)
• رؤية ما لا يمكن لـ GAN إنشاؤه

تلميع الصورة

• حصيرة الصورة العميقة
• تلميع الخلفية: العالم هو شاشتك الخضراء
• حصيرة فيديو قوية
• تلميع الصورة الدلالية
• حصيرة صورة تحافظ على الخصوصية
• حصيرة الصور الطبيعية التلقائية العميقة
• MatteFormer
• MODNet: حصيرة صورة خالية من Trimap في الوقت الحقيقي عبر التحلل الموضوعي
• ️ حصيرة بشرية قوية عبر التوجيه الدلالي

أدوات

النمذجة التوليدية

• NVIDIA Imaginaire: مكتبة تركيب الصور ثنائية الأبعاد
• NVIDIA Omniverse: النظام الأساسي لإنشاء وتشغيل تطبيقات metaverse
• mmgeneration
• Modelverse: البحث القائم على المحتوى عن النماذج التوليدية العميقة
• PaddleGAN

كريتيف مل

• Tensorflow.js
• ml5.js
• ميديابيبي
• ️ أرجواني
• Wekinator
• ofxAddons

أطر التعلم العميق

• ️ باي تورش
• كيراس
• Tensorflow
• ؟ محولات
• ؟ الناشرون
• جاكس
• dlib
• دارك نت

أوقات التشغيل/النشر

• FFCV: خط بيانات محسّن لتسريع التدريب على تعلم الآلة
• وقت تشغيل ONNX
• DeepSpeed ​​(التدريب والاستدلال والضغط)
• TensorRT
• تنسورفلو لايت
• تورتشسكريبت
• TorchServe
• AITemplate

تحويل النص إلى صورة

• ️ انتشار مستقر
• إيماجين
• دالي 2
• فقغان+كليب
• حزب
• Muse: إنشاء النص إلى صورة عبر المحولات التوليدية المقنعة: أكثر كفاءة من نماذج النشر أو الانحدار الذاتي لتحويل النص إلى صورة المستخدمة في نمذجة الصور المقنعة مع المحولات

الانتشار المستقر (SD)

• Dream Studio: خدمة مستضافة على السحابة الرسمية للذكاء الاصطناعي.
• ️ واجهة مستخدم ويب مستقرة : واجهة مستخدم سهلة الاستخدام لـ SD مع ميزات إضافية لتسهيل سير العمل المشترك.
• عرض AI (Blender): عرض المشاهد في Blender باستخدام مطالبة نصية.
• Dream Textures (Blender): مكون إضافي لعرض القوام والصور المرجعية والخلفية باستخدام SD.
• lexica.art - بحث سريع في SD.
• koi (Krita): البرنامج المساعد SD لـ Krita لإنشاء img2img.
• Alpaca (Photoshop): البرنامج الإضافي لـ Photoshop (تجريبي).
• البرنامج المساعد لكريستيان كانتريل (Photoshop): مكون إضافي آخر للفوتوشوب.
• Stable Diffusion Studio: واجهة أمامية تركز على الرسوم المتحركة لـ SD.
• DeepSpeed-MII: زمن وصول منخفض واستدلال عالي الإنتاجية لمجموعة متنوعة من النماذج/المهام (20,000+)، بما في ذلك SD.

مجالات الإشعاع العصبي

• كولماب
• ️ nerfstudio
• NVlabs/instant-ngp
• نيرفاك

الترميز الإبداعي

الأطر

• ️ المعالجة (Java) وp5.js (Javascript)
• الأطر المفتوحة (C++)
• سيندر (C++)
• نانو (الصدأ)

لغات البرمجة المرئية

• vvvv
• ️ مصمم اللمس
• ماكس / MSP / غضب
• البيانات النقية

مجموعات البيانات

مرخص / الوصول المفتوح

• مجموعات بيانات LAION: مجموعات بيانات متعددة لأزواج الصور والنصوص واسعة النطاق (تُستخدم بشكل خاص لتدريب نماذج الانتشار المستقر مفتوحة المصدر).
• لايون الوجه
• صور أونسبلاش
• بيكساباي
• بيكسلز
• الصور المفتوحة: الصور المفتوحة عبارة عن مجموعة بيانات مكونة من 9 ملايين صورة تقريبًا مع تسميات على مستوى الصورة، ومربعات محيطة بالكائن، وأقنعة تجزئة الكائن، والعلاقات المرئية، والسرد المترجم:
• Mozilla Common Voice: 17,127 ساعة معتمدة من الكلام المكتوب تغطي 104 لغة. بالإضافة إلى ذلك، تشتمل العديد من الساعات المسجلة في مجموعة البيانات أيضًا على بيانات تعريف ديموغرافية مثل العمر والجنس واللكنة التي يمكن أن تساعد في تحسين دقة محركات التعرف على الكلام.
• Flickr Commons: Flickr Commons عبارة عن مجموعة فريدة من الصور الفوتوغرافية التاريخية لأكثر من 100 مؤسسة ثقافية من جميع أنحاء العالم، وكلها بدون قيود معروفة على حقوق الطبع والنشر.
• أرشيف الإنترنت: أرشيف الإنترنت عبارة عن مكتبة غير ربحية تضم ملايين الكتب والأفلام والبرامج والموسيقى والمواقع الإلكترونية المجانية والمزيد.
• ويكيميديا ​​كومنز: مجموعة من 106,323,506 ملف وسائط قابل للاستخدام بحرية والتي يمكن لأي شخص المساهمة فيها.
• أرشيفات بريلينجر
• برنامج المحتوى المفتوح لمكتبة Getty: جعل الصور من مجموعات Getty متاحة مجانًا للدراسة والتدريس والاستمتاع.
• سميثسونيان الوصول المفتوح
• مراجعة الملكية العامة: تركز على الأعمال التي أصبحت الآن ضمن الملكية العامة، والمشاعات الواسعة للمواد التي لا تخضع لحقوق الطبع والنشر والتي يتمتع بها الجميع بحرية الاستمتاع بها ومشاركتها والبناء عليها دون قيود.
• مكتبة الكونجرس
• مكتبة تراث التنوع البيولوجي
• The Met الوصول المفتوح
• المعرض الوطني للفنون مفتوح الوصول
• معهد شيكاغو للفنون مفتوح الوصول
• مجموعات الملكية العامة لمكتبة نيويورك العامة
• متحف الفن و Gewerbe هامبورغ Steintorplatz
• FairFace
• التسميات التوضيحية المفاهيمية
• سريع، ارسم!
• افتح الصور
• الإجابة على الأسئلة البصرية
• زهور TensorFlow
• مجموعة بيانات منتجات ستانفورد عبر الإنترنت
• أشكال ديب مايند ثلاثية الأبعاد
• PASS: بديل ImageNet للتدريب المسبق الخاضع للإشراف الذاتي بدون البشر والذي يمكن استخدامه للتدريب المسبق عالي الجودة مع تقليل المخاوف المتعلقة بالخصوصية بشكل كبير.

الوجوه/الأشخاص (تراخيص مقيدة)

• الوجوه الموسومة في البرية (LFW)
• المشاهير أ
• LFWA +
• CelebAMAsk-HQ
• CelebA-Spoof
• UTKFace
• SSHQ: كامل الجسم 1024 × 512 بكسل

آخر

• بروتوس لايت فيلد

المنتجات/التطبيقات

• مربي الفن
• منتصف الرحلة
• دالي 2 (أوبن إيه آي)
• Runway - محرر فيديو مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• Facet AI - محرر صور مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• Adobe Sensei - ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمجموعة Creative Cloud.
• عروض NVIDIA AI التجريبية
• ClipDrop وcleup.pictures

الفنانين

قائمة غير شاملة للأشخاص الذين يقومون بأشياء مثيرة للاهتمام في تقاطع الفن وتعلم الآلة والتصميم.

• مذكرة أكتن
• Bricolage العصبي (هيلينا سارين)
• صوفيا كريسبو
• لورين مكارثي
• فيليب شميت
• آنا ريدلر
• توم وايت
• إيفونا تاو
• تريفور باجلين
• ساشا ستايلز
• ماريو كلينجمان
• تيجا برين
• ميمي أونوها
• أليسون باريش
• كارولين سيندرز
• روبي بارات
• كايل ماكدونالد
• جولان ليفين

المؤسسات/الأماكن

• استوديو للاستعلام الإبداعي
• ITP @ جامعة نيويورك
• مؤسسة المنطقة الرمادية للفنون
• استقرار الذكاء الاصطناعي (إليوثر، لايون، وآخرون)
• صاغة الذهب @ جامعة لندن
• جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس فنون التصميم الإعلامي
• مركز بيركلي لوسائل الإعلام الجديدة
• فنانو جوجل وذكاء الآلة
• مختبر جوجل الإبداعي
• المعمل في معهد جوجل الثقافي
• سوني CSL (طوكيو وباريس)

القوائم والمجموعات ذات الصلة

• التعلم الآلي للفنون
• أدوات وموارد لفن الذكاء الاصطناعي (pharmapsychotic) - قائمة كبيرة من دفاتر ملاحظات Google Colab لتقنيات تحويل النص إلى صورة توليدية بالإضافة إلى الأدوات والموارد العامة.
• الفن التوليدي العميق الرائع - قائمة منسقة من مشروعات الفن العميق التوليدي / الذكاء الاصطناعي التوليدي، والأدوات، والأعمال الفنية، والنماذج

المساهمة

المساهمات هي موضع ترحيب! اقرأ إرشادات المساهمة أولاً.