AI绘图：创意与技术的结合代码示例

AI绘图：创意与技术的结合代码示例

AI绘图通常指的是使用人工智能技术来生成图像。以下是使用Python和深度学习库Keras的一个简单示例，展示如何使用卷积神经网络（CNN）生成手写数字图像：

# 导入所需库  
import numpy as np  
from keras.datasets import mnist  
from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten  
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D  
from keras.utils import to_categorical  
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator  
  
# 加载MNIST数据集  
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()  
  
# 对数据进行预处理  
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)  
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)  
x_train = x_train / 255.0  
x_test = x_test / 255.0  
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)  
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)  
  
# 构建CNN模型  
model = Sequential()  
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))  
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  
model.add(Dropout(0.25))  
model.add(Flatten())  
model.add(Dense(128, activation='relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  
  
# 编译和训练模型  
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))  
  
# 使用模型生成图像  
digit = np.random.randint(0, 9)  # 选择一个随机数字作为目标图像  
generated_image = model.predict([np.array([[[digit]]]]) / 255.0)  # 将数字转换为模型输入格式，并进行归一化处理  
generated_image = generated_image[0][0]  # 取预测结果的第一张图像  
generated_image = generated_image * 255  # 将预测结果归一化回原始像素值范围 [0, 255]  
generated_image = np.uint8(generated_image)  # 将浮点数转换为整数类型，以便保存为图像文件  
  
# 将生成的图像保存为PNG文件  
import matplotlib.pyplot as plt  
plt.imshow(generated_image)  
# 可视化生成的图像  
plt.savefig('generated_digit.png') 
 # 将图像保存为PNG文件

这个示例使用了MNIST数据集，该数据集包含手写数字图像。我们首先加载数据并对图像进行预处理，然后构建一个卷积神经网络模型来分类数字。在模型训练完成后，我们选择一个随机数字作为目标图像，并将其转换为模型输入格式。然后，我们使用训练好的模型进行预测，得到一张手写数字图像。最后，我们将生成的图像保存为PNG文件。这个示例展示了如何将AI绘图与创意结合，生成具有特定目标的手写数字图像。