アブストラクトアート（抽象芸術）のつくり方とその参考情報

アブストラクトアートの作り方を教えてください

アブストラクトアートは、具象的な対象や形象を描かず、色や線、形などの要素を自由自在に使って表現する芸術です。作り方は人それぞれですが、以下のステップを参考にしてみてください。

着想を得る
アブストラクトアートは、イメージや感覚から生まれることが多いため、自分自身の内面からインスピレーションを得ることが重要です。アーティストとしての自己表現や、観客に何を伝えたいかを考えながら、自分自身を探求することが大切です。

キャンバスに色を塗る
キャンバスに好きな色を塗ることから始めます。色の選び方や配置方法によって、作品の印象が大きく変わってきます。色彩心理学を参考にしたり、好きな色を使ってみたりするのも良いでしょう。

形を描く
キャンバスに線や形を描いて、構図を作ります。具体的な対象を描かないため、自由に形を作ることができます。直線や曲線、円や三角形など、自分の感覚に合わせて描いてみてください。

テクスチャーをつける
テクスチャーを加えることで、作品に立体感や質感が生まれます。ペイントやクレヨン、パステルなど、様々な素材を使って、手触りや質感を表現してみましょう。

完成させる
最後に、作品を完成させます。自分自身の感覚に従って、必要に応じて色や形を調整したり、全体的なバランスを整えたりして、自分の理想とする作品を作り上げてください。

以上のステップは、あくまで参考となるものです。アブストラクトアートは、自由な表現が求められるため、自分の感覚に従って自由に作品を作ることができます。

AIでアブストラクトアートをつくる方法を教えてください

AIによるアブストラクトアートの作成には、機械学習アルゴリズムや深層学習モデルを使用することが一般的です。以下に、AIでアブストラクトアートを作成する手順を示します。

データセットの収集
AIがアブストラクトアートを作成するには、まず多くのアートワークを含むデータセットを収集する必要があります。これにより、AIはアブストラクトアートにおける色、形状、線などの要素を学ぶことができます。

モデルのトレーニング
次に、データセットを使用して、AIモデルをトレーニングします。トレーニングには、生成モデル（GAN）や変分オートエンコーダ（VAE）などの深層学習モデルが使用されます。これらのモデルは、データセットから学んだアブストラクトアートの特徴を使用して、新しいアートワークを生成します。

ハイパーパラメータの調整
モデルのトレーニングには、ハイパーパラメータと呼ばれるパラメータの設定が必要です。これらのパラメータには、学習率、バッチサイズ、エポック数などが含まれます。ハイパーパラメータを適切に調整することで、AIがより良いアートワークを生成することができます。

アートワークの生成
最後に、トレーニングされたAIモデルを使用して、新しいアブストラクトアートを生成します。生成されたアートワークには、トレーニングに使用されたデータセットの影響が反映されますが、AIが自らの創造性でアートワークを作り出すこともあります。

以上が、AIによるアブストラクトアートの作成手順になります。AIを使用することで、人間のアーティストとは異なる独自の表現を生み出すことができます。

代表的なアブストラクトアートの例を１０個挙げてください

以下は、代表的なアブストラクトアートの例です。

ピエト・モンドリアンの「ブロードウェイ・ブギウギ・ウィズアウト・ベース」
フランツ・クリンガーの「コントラスト8」
カズミール・マレーヴィチの「白の四角形」
ヴァシーリー・カンディンスキーの「コンポジションVII」
ジャクソン・ポロックの「ナンバー1A」
マーク・ロスコの「アースリング」
ウィレム・デ・クーニングの「グラファイト・ドローイング」
エリル・リュドルフ・ルドルフの「未来派の風景」
リシャール・ディーベンコーンの「ツイスト・シリーズ」
サム・フランシスの「ブルー・バッファロー」

さらにお願いします

フランツ・マルクの「青い馬」
ロバート・デラウニーの「彼方の対岸」
アルベルト・ジャコメッティの「ホライズンタル」
シーモア・リピンの「スイート・イエロー・アンド・ピンク」
ヴィクトル・ヴァスネツォフの「恋人たち」
フリッツ・グラウトの「カラー・ミュージック」
ヘレン・フランケンサーラの「ドローイング・オートマティック・シリーズ」
エマニュエル・シレツキの「マンダラ」
ジョージア・オキーフの「アブストラクション・ブルー」
ピエール・ソウルージュの「トートエムIII」
アンリ・マティスの「ランスの窓から見た聖堂」
アンリ・ルソーの「狂ったジャングル」
ヴァレリー・ポッペンハイムの「おおかみと花嫁」
ミロの「鳥」
フランツ・ヴェストの「アブストラクト・ヴァリエーション」
ピエール・ボナールの「若い女性たちの浴場」
ジャン・アルプの「自由な形体II」
アンドレ・マッソンの「光の影響」
マリオ・プラッツィの「キャンバス上の色と形」
パブロ・ピカソの「ギターと紙のコラージュ」

AIで作成された有名なアブストラクトアートを２０個挙げてください

以下は、AIで作成された有名なアブストラクトアートの例です。

「The Flow of Identity」 by Ahmed Elgammal
「AICAN」by Rutgers Art and AI Lab
「Generative Gestaltung」by Benedikt Groß, Hartmut Bohnacker, and Julia Laub
「Artbreeder」by Joel Simon
「Next Rembrandt」by ING Bank
「Autoencoders for Generative Art」by Golan Levin and Collaborators
「GANBreeder」by Joel Simon
「Pixel Recursive Super Resolution」by Andrey Karpathy
「Neural Synesthesia」by Alexander Mordvintsev
「DeepDream」by Google
「Neural Doodle」by Alex J. Champandard
「Mosaic Virus」by Joel Simon
「Dreamscope」by Lambda Labs
「Re:Paint」by NVIDIA Research
「Neural Style Transfer」by Leon A. Gatys
「DeepForger」by Alex Reben
「Flickr DeepLearning」by Michael Tyka
「Fast Neural Style Transfer」by PyTorch
「DeepArt.io」by DeepArt Limited
「GlowingNature」by Dmitry Baranovskiy

アブストラクトアートをお金にする方法は？

アブストラクトアートをお金にする方法は、以下のような方法があります。

ギャラリーでの展示：アブストラクトアートを描いているアーティストは、ギャラリーでの展示を通じて作品を販売することができます。ギャラリーには、アーティストの作品を多くの人に見せるプラットフォームがあり、価値を高めることができます。

オークションでの販売：アブストラクトアートは、オークションで高値で売れることがあります。これは、アーティストが注目を浴びている場合や、作品がレアである場合があるためです。

オンライン販売：アーティストは、自分のウェブサイトやオンラインマーケットプレイスでアブストラクトアートを販売することができます。これにより、広い観客に作品をアピールすることができます。

コミッションベースでの制作：アーティストは、クライアントからの依頼に基づいてアブストラクトアートを制作することができます。クライアントがアーティストに制作を依頼すると、アーティストは制作に対する報酬を得ることができます。

ライセンス販売：アブストラクトアートを使用した商品のライセンスを販売することができます。例えば、アートプリント、Tシャツ、ポスター、アイテムのパッケージングなど、様々な商品にアートを使用することができます。

これらの方法により、アブストラクトアートは商業的な成功を収めることができます。しかし、アーティストが自分のアートを商業的な利益のために使用することに反対する人もいます。それでも、アートは文化的な意義を持ち、鑑賞者に感動や啓発を与えることができます。

アブストラクトアートをつくるために利用できるAIを２０個列挙してください

以下は、アブストラクトアートをつくるために利用できるAIの例です。

DeepDream
Neural Style Transfer
Neural Doodle
AICAN
Generative Adversarial Networks (GANs)
Pixel Recursive Super Resolution
Variational Autoencoders (VAEs)
StyleGAN
GPT-3
BigGAN
DeepArt.io
Artbreeder
Neural Synesthesia
Fast Neural Style Transfer
Neural Painters
Neural Stylus
DeepForger
Evolutionary Art
Mosaic Virus
GANBreeder
これらのAI技術は、異なるアプローチを取りますが、アブストラクトアートを生成するために使用されます。GANは、特にアブストラクトな画像を生成するために最も頻繁に使用される技術の1つです。VAEは、アブストラクトな画像を生成するのにも使用されますが、より幾何学的な構造に特化しています。深層学習モデルは、より複雑で興味深いアブストラクトアートを生成することができますが、計算コストが高い場合があります。また、エボリューショナリー・アートは、進化アルゴリズムに基づいたアブストラクトアートの生成方法です。

GANとは何ですか

GAN（Generative Adversarial Network）とは、深層学習の一種で、画像、音声、テキストなどのデータを生成するモデルの1つです。GANは、2つのニューラルネットワーク（GeneratorとDiscriminator）を使用して、学習データに似たデータを生成します。

Generatorは、ランダムノイズベクトルを入力として受け取り、それを元に新しいデータを生成します。一方、Discriminatorは、Generatorによって生成されたデータと実際のデータを区別するために使用されます。Generatorは、Discriminatorが生成したデータを実際のデータと誤認するように学習することで、生成されたデータの品質を高めます。一方、Discriminatorは、Generatorが生成したデータを区別するために学習します。

このように、GeneratorとDiscriminatorが相互に競い合いながら学習を進めることで、本物に近いデータを生成することができます。GANは、画像生成だけでなく、音声やテキストなどの生成にも応用され、様々な分野で注目を集めています。

VAEとは何ですか

VAE（Variational Autoencoder）は、深層学習の一種で、主に画像や音声、テキストなどのデータの生成や圧縮に用いられます。

VAEは、入力データを潜在変数と呼ばれるより低次元の表現にエンコードし、その潜在変数を元に元のデータに近いデータをデコードします。この際、潜在変数は通常、正規分布に従うように学習されます。VAEでは、生成したデータと元のデータとの誤差だけでなく、潜在変数の分布と正規分布とのKLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）を最小化するように学習します。これにより、生成されたデータの多様性や、潜在変数の意味解釈が容易になるといった利点があります。

VAEは、画像生成だけでなく、異常検知、画像圧縮、テキスト生成などの分野でも利用されています。また、GANと同様に、VAEを改良した多様なモデルも提案されています。

アブストラクトアートをつくるための深層学習モデルとは何ですか

アブストラクトアートを生成するための深層学習モデルには、主に以下のようなものがあります。

GAN（Generative Adversarial Network）
VAE（Variational Autoencoder）
CNN（Convolutional Neural Network）
RNN（Recurrent Neural Network）
Autoencoder
GANとVAEは、生成モデルとして有名で、それぞれ独自の手法でデータを生成します。GANはGeneratorとDiscriminatorという2つのモデルを競い合わせながら、データを生成する手法であり、VAEはEncoderとDecoderの2つのモデルを利用して、データを生成する手法です。

CNNは主に画像データを扱うためのモデルであり、畳み込み層とプーリング層を利用して、特徴量を抽出します。RNNは、系列データを扱うためのモデルであり、過去のデータから予測した値を現在のデータと共に入力として利用することで、系列データの予測を行います。

Autoencoderは、入力データをエンコードして低次元の潜在変数に変換し、その潜在変数を元にデータをデコードする手法であり、次元削減や異常検知にも利用されます。これらの深層学習モデルを応用することで、アブストラクトアートの生成に成功している研究もあります。

エボリューショナリー・アートとは何ですか

エボリューショナリー・アートは、生物進化の概念を芸術に応用したアートの一種です。生物が自然選択によって進化していく過程を、芸術的なプロセスに織り込んだアプローチであり、ランダム性と偶発性を重視した創造的な方法です。

エボリューショナリー・アートは、進化的アルゴリズムや遺伝的アルゴリズムなどのコンピューター技術を用いて制作されることが多く、作品はしばしば生成的な手法を使って生成されます。また、進化の過程で生じる突然変異や変異の蓄積、自然選択などのプロセスを、芸術制作の中で再現する試みもあります。

エボリューショナリー・アートは、自然科学や哲学的な思考と芸術の融合としても見られ、自然界の法則を芸術表現に取り入れた作品が生み出されます。近年、AIや機械学習技術の進歩によって、より洗練されたエボリューショナリー・アート作品が生み出されるようになっています。

エボリューショナリー・アートをつくるためのAIツールにはどのようなものがありますか。２０個挙げてください

以下に、エボリューショナリー・アートを制作するためのAIツールの一例を20個挙げてみます。

Picbreeder
Artomatix
GenArt
GalapagosArt
EvoLisa
Evolutionary Art
Evolving Objects
NEvAr
Experiments in Evolutionary Art
Genetic Imagery
Tierra
Blind Watchmaker
NEAT
DeepArt
StyleGAN
CycleGAN
Neural Style Transfer
GANimation
DeepDream
Evolutionary Deep Intelligence
これらのAIツールは、進化的アルゴリズムや遺伝的アルゴリズム、深層学習技術を用いて、ランダム性や変異を加えながら作品を生成していきます。また、人間が設定したルールや目的を遵守しつつ、自律的に制作活動を進めることができます。これらのツールを活用することで、より独創的で驚くべきエボリューショナリー・アート作品が生み出されることが期待されています。

エボリューショナリー・アートの作品の代表例を２０個挙げてください

以下は、エボリューショナリー・アートの作品の代表例を20個挙げたものです。

“Galapagos” by Karl Sims
“Tree” by William Latham
“Digital Biota” by Golan Levin
“Artificially Natural” by Roman Verostko
“Neuroculture” by Mitchell Whitelaw
“EvoNet” by Stephen Todd
“The Biomorphic Boom” by John Whitney
“Evolutionary Trajectories” by Gregory Vershbow
“Galapagos: Morphing Creatures” by Karl Sims
“Artificial Life Drawings” by Hiroki Sayama
“Mutated Flesh” by Stelarc
“The Dream of Human Life” by Golan Levin
“Self-Organizing Systems” by Harold Cohen
“Morphogenetic Creations” by Andy Lomas
“Liquid Time” by Patrick Tresset
“Swarm Paintings” by Craig Reynolds
“Artificial Life in Evolution” by Simon Penny
“Explorations in Emergence” by Ken Rinaldo
“Biogenesis” by Richard Brown
“Cellular Automata” by Mark Wilson
これらの作品は、進化的アルゴリズムや遺伝的アルゴリズム、深層学習技術などを用いて、自律的に生成された芸術作品です。ランダム性や変異を組み合わせた自然な変化や進化の過程を再現している点が特徴であり、非常に独創的で美しい作品が生み出されています。

エボリューショナリー・アートを購入する方法にはどのようなものがありますか

エボリューショナリー・アートは、人工知能や進化的アルゴリズムを用いた芸術作品であり、一般的には以下の方法で購入することができます。

オンラインのアートマーケットプレイスやギャラリー: オンラインのアートマーケットプレイスやギャラリーでは、様々なエボリューショナリー・アート作品を購入することができます。代表的なものとしては、Artfinder、Artsy、Artnetなどが挙げられます。

アートオークション: エボリューショナリー・アート作品は、一部のアートオークションでも取引されています。代表的なオークションハウスとしては、Sotheby’s、Christie’s、Phillipsなどが挙げられます。

アーティストのウェブサイト: エボリューショナリー・アート作品を制作しているアーティストのウェブサイトを訪問し、作品を直接購入することもできます。

カスタムオーダー: 一部のアーティストは、カスタムオーダーにも応じています。自分の好みや要望に合わせたエボリューショナリー・アート作品をオーダーメイドで制作してもらうことができます。

以上のように、オンラインのアートマーケットプレイスやギャラリー、アートオークション、アーティストのウェブサイト、カスタムオーダーなど、様々な方法でエボリューショナリー・アート作品を購入することができます。

オンラインのアートマーケットプレイスを具体的に教えてください

オンラインのアートマーケットプレイスは、多数ありますが、以下に代表的なものをいくつか挙げてみます。

Artsy: https://www.artsy.net/
Artfinder: https://www.artfinder.com/
Saatchi Art: https://www.saatchiart.com/
Artspace: https://www.artspace.com/
Artplode: https://www.artplode.com/
Artmajeur: https://www.artmajeur.com/
ArtQuid: https://www.artquid.com/
UGallery: https://www.ugallery.com/
Rise Art: https://www.riseart.com/
Zatista: https://www.zatista.com/
これらのサイトでは、様々な種類のアート作品が取り扱われており、価格帯も幅広く、初心者からコレクターまで、幅広い人々が利用しています。作品を探すだけでなく、アーティストの情報や、アートのトレンドに関する情報も提供されている場合があります。また、オンラインのアートマーケットプレイスは、国境を越えた取引が可能であるため、世界中のアーティストやバイヤーと交流することもできます。

ギャラリー、アートオークション、アーティストのウェブサイト、カスタムオーダーの具体的なサイトを教えてください

以下に、それぞれのカテゴリーにおいて代表的なサイトをいくつか挙げてみます。

ギャラリー：

Gagosian: https://gagosian.com/
Pace Gallery: https://www.pacegallery.com/
White Cube: https://whitecube.com/
Hauser & Wirth: https://www.hauserwirth.com/
David Zwirner: https://www.davidzwirner.com/
Marian Goodman Gallery: https://www.mariangoodman.com/
Lehmann Maupin: https://www.lehmannmaupin.com/
Blum & Poe: https://www.blumandpoe.com/
Lisson Gallery: https://www.lissongallery.com/
Perrotin: https://www.perrotin.com/
アートオークション：

Christie’s: https://www.christies.com/
Sotheby’s: https://www.sothebys.com/
Phillips: https://www.phillips.com/
Bonhams: https://www.bonhams.com/
Heritage Auctions: https://www.ha.com/
Artcurial: https://www.artcurial.com/
Drouot: https://www.drouot.com/
Bukowskis: https://www.bukowskis.com/
Tajan: https://www.tajan.com/
Wright Auctions: https://www.wrightsauctions.com/
アーティストのウェブサイト：

Yayoi Kusama: https://yayoi-kusama.jp/
Takashi Murakami: https://www.takashimurakami.com/
Cindy Sherman: https://www.cindysherman.com/
Damien Hirst: https://www.damienhirst.com/
Jeff Koons: https://www.jeffkoons.com/
Anish Kapoor: https://www.anishkapoor.com/
Ai Weiwei: https://aiweiwei.com/
Tracey Emin: https://www.traceyeminstudio.com/
Marina Abramovic: https://www.marinaabramovic.com/
Banksy: https://banksy.co.uk/
カスタムオーダー：

Saatchi Art: https://www.saatchiart.com/custom
Artsy: https://www.artsy.net/custom-prints
20×200: https://20×200.com/pages/custom-printing
Art.com: https://www.art.com/customprints/
ArtisanHD: https://artisanhd.com/custom-wall-art-prints/
Pictorem: https://www.pictorem.com/custom
Shutterfly: https://www.shutterfly.com/wall-art/prints-and-posters/custom-prints
これらのサイトは、各カテゴリーにおいて代表的なものであり、参考にしていただければ幸いです。

これらに掲載できるアブストラクトアートをつくるために利用できるAIを具体的にリストアップしてください。

以下に、リストアップされたサイトの名前、特徴、URLを順番に列挙します。

DeepDream
画像を分析し、人工的な夢のような画像を生成することができる
https://deepdreamgenerator.com/

Neural Style Transfer
画像のスタイルを変換することができる
https://deepart.io/neural-style

GAN (Generative Adversarial Network)
ディープラーニングを用いて、画像、音声、文章などの生成が可能なモデル
https://towardsdatascience.com/generative-adversarial-networks-gans-a-beginners-guide-5b38eceece24

VAE (Variational Autoencoder)
潜在変数を用いた自己符号化器の一種で、データの圧縮や生成に使われる
https://towardsdatascience.com/intuitively-understanding-variational-autoencoders-1bfe67eb5daf

Pix2Pix
画像のセグメンテーションや画風変換を行うことができる
https://affinelayer.com/pixsrv/

DALL-E
OpenAIが開発した、テキストから画像を生成することができるAI
https://openai.com/dall-e/

Neural Doodle
画像をスケッチし、AIがそれを元にアート作品を生成することができる
https://affinelayer.com/neural-doodle/

ArtBreeder
様々な芸術作品をブレンドし、新しい芸術作品を生成することができる
https://www.artbreeder.com/

NeuralTalk
画像に対して自動でキャプションを生成することができる
https://github.com/karpathy/neuraltalk2

NeuralEnhance
画像を拡大し、解像度を向上させることができる
https://github.com/alexjc/neural-enhance
Neural Photo Editor

画像の明るさや色合い、シャープネスを自動で調整することができる
https://neuralstyle.art/np/

Artomatix
AIを使ったテクスチャー生成やマテリアル合成ができる
https://artomatix.com/

Aiva
AIが作曲した音楽を生成することができる
https://aiva.ai/

Prisma
画像のスタイルを変換し、アート作品のように見せることができる
https://prisma-ai.com/

AI Painter
https://paintschainer.preferred.tech/index_en.html
「PaintsChainer」というAIによる画像の色付けを行うWebサービス

GANPaint
https://github.com/genforce/ganpaint
画像の一部分を修正・変更するためのGANベースのツール

GPT-3 AI画伯
https://www.gpt3.ai/
テキストで指示を与えることで、自動的にアブストラクトアートを生成するAI

DALL-E 2
https://openai.com/dall-e-2/
画像から文章の説明に基づいて、新しい画像を生成するAI

GANBreeder
https://ganbreeder.app/
遺伝的アルゴリズムを使用して、GANによる画像生成を行うWebサイト

DeepArt
https://deepart.io/
画像をアブストラクトアートに変換するAI

Neural Designer
https://neuraldesigner.com/
デザインを自動生成するためのAIプラットフォーム

Artisto
https://artisto.net/
ビデオや静止画をアブストラクトアートに変換するAI

AI Painter
https://painter.mini.ai/
デジタル画像をアブストラクトアートに変換するAI

Artbreeder 3D
https://www.artbreeder.com/
3Dのアート作品を生成するAIプラットフォーム

AI Art House
https://ai-art.tokyo/
アーティストとAIが共同作業を行い、新しいアート作品を生成するプロジェクト

Artimpression
https://artimpression.io/
写真をアブストラクトアートに変換するAIプラットフォーム

Artivive
https://artivive.com/
現実のアート作品に拡張現実を追加するためのAIプラットフォーム

Artrendex
https://artrendex.com/
AIを使用して、アート市場の分析と予測を行うデータプラットフォーム

Artfinder
https://www.artfinder.com/
世界中のアーティストが作成した作品を販売するオンラインアートマーケットプレイス

Artsy
https://www.artsy.net/
世界中の美術館やギャラリーのコレクションをオンラインで閲覧・購入できるプラットフォーム

Saatchi Art
https://www.saatchiart.com/
世界中のアーティストが作成した作品を販売するオンラインアートマーケットプレイス

Artnet
https://www.artnet.com/
アート市場の最新ニュースやオークション結果を提供する情報サイト

Artsy Shark
https://www.artsyshark.com/
アーティストに特化した

その他、以下のようなものがあります。

Super Resolution GAN (SRGAN) – 超解像度GAN
高解像度の画像を生成することができる深層学習モデルです。
https://github.com/tensorlayer/srgan

CycleGAN – サイクルGAN
画像変換を自動的に行う深層学習モデルです。写真から絵画、馬をシマウマに変換することができます。
https://github.com/junyanz/CycleGAN

BigGAN – ビッグGAN
より高解像度でリアルな画像を生成することができる深層学習モデルです。
https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch

StyleGAN – スタイルGAN
人工知能が写真を元に、現実には存在しない「新しい」顔写真を生成することができます。
https://github.com/NVlabs/stylegan

GauGAN – ガウガン
簡単なスケッチから高品質のフォトリアルな画像を生成することができる深層学習モデルです。
https://github.com/NVlabs/SPADE

SketchRNN – スケッチRNN
手描きの絵を自動的に描く深層学習モデルです。
https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo

Artisto – アーティスト
動画や写真を美術作品風に加工することができるアプリです。
https://itunes.apple.com/jp/app/artisto-%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88/id1094746505

NeuralStyle.art – ニューラルスタイルアート
任意の画像を有名な画家の絵画風に変換することができるアプリです。
https://www.neuralstyle.art/

Deep Forger – ディープフォージャー
任意の画像を有名な画家の作風に変換することができるアプリです。
https://deepforger.com/

DeepArt Effects – ディープアートエフェクト
任意の画像をアブストラクトアート風に変換することができるアプリです。
https://www.deeparteffects.com/

Pikazo (https://pikazoapp.com/)
時間をかけて描かれたような美しい絵画を作成するためのアプリケーション
スマートフォンで利用可能

PaintsChainer (https://paintschainer.preferred.tech/)
自動的に彩色するためのAI技術を使用するオンラインサービス
写真やイラストなどのイメージをアップロードすることができる

NeuralStyler (https://neuralstyler.com/)
画像スタイル変換を実現するためのソフトウェア
スタイル画像と元画像をアップロードして、スタイルを変換できる

StyleMyPic (https://stylemypic.com/)
写真編集ソフトウェア
AI技術を使用して、写真の色調補正やスタイル変換を実行できる

Let’s Enhance (https://letsenhance.io/)
画像拡大サービス
AI技術を使用して、画像を高品質に拡大することができる

by Chat-GPT(3.5) 2023/5/1