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#头条创作挑战赛#AI绘图涵盖了很多不同的任务和应用场景，因此训练模型的种类也很多。以下是一些常见的AI绘图训练模型：

1、基于生成对抗网络（GAN）的模型：这些模型可以从给定的数据集中学习并生成新的图像，从而使AI能够“绘画”或“创造”出新的艺术品或图片。

2、基于卷积神经网络（CNN）的模型：这些模型可以对输入的图像进行分类、识别或分割等任务，常用于图像处理和计算机视觉领域。

3、基于循环神经网络（RNN）的模型：这些模型可以根据前面生成的部分图像继续生成新的图像，常用于生成连续的、具有时间序列性质的图像。

4、基于变分自编码器（VAE）的模型：这些模型可以学习输入图像的潜在特征向量，并利用这些向量生成新的图像，常用于图像压缩和生成。

5、基于强化学习（RL）的模型：这些模型可以通过与环境的交互来学习如何绘制或创作图像，常用于艺术生成和游戏设计等领域。

除此之外，还有很多其他的模型和算法，例如神经样式迁移（NST）、生成对抗正则化（GAR）、自注意力模型（Self-Attention Model）等，它们在不同的应用场景中有不同的表现和优势。

一些在人工智能绘图中常见的技术和概念

具体如下：

Checkpoint：指的是在训练神经网络时，定期保存模型参数的过程。这样可以在训练过程中断时，重新加载模型并从上次的状态继续训练。

Textual Inversion：指的是使用神经网络将一张图片转换为相应的文字描述。这个技术可以应用于图像标注和图像搜索等任务。

Hypernetwork：指的是使用一个神经网络来生成另一个神经网络的参数。这个技术可以用来解决神经网络的参数数量过多的问题。

Aesthetic Gradient：指的是一种技术，可以通过改变输入图像的像素值，来控制神经网络生成图像的样式和外观。

LoRA：指的是“Level of Detail-based Renderings of Artistic styles”的缩写，是一种用于将艺术风格应用于三维渲染的技术。

LoCon：指的是“Local Control”技术，可以使神经网络生成的图像在一定程度上遵循输入图像的局部结构。

Controlnet：指的是一个神经网络模型，用于控制另一个神经网络的生成过程。这个技术可以用于生成具有特定风格

以上内容来源于科技，以下图片来源于根据模型训练的图片样例！