上次分享了100张AI人工智能生成的图片后，发现还是有不少小伙伴喜欢，这次整理的是横屏的图片，网上的AI生成的图片大部分都是竖屏的，导致有时候使用起来不是很方便，所以这次特地整理了1600+横屏的图片。这样使用起来就更方便，更爽了。下面是素材的截图，只是部分，实在是太多了，下载地址在文末。分低分辨率和高分辨率2种，以满足不同场景的需求。如果各位小伙伴喜欢什么类型的图片素材可以留言告知，我尽量去收集整理。至于如何去生成这样的图片，我以前有分享过，你们可以去翻一下。

下面是素材的截图

接下来是部分随手选出的图片 给大伙先睹为快。更多的在压缩包里面

下面是AI图片生成技术的一些介绍

图片生成技术是指利用人工智能算法和深度学习模型来生成逼真的图像。随着计算机视觉和机器学习的发展，图片生成技术取得了巨大的突破，成为人们研究和应用的热点之一。

图片生成技术的核心是生成对抗网络（GANs），它由生成网络和判别网络组成。生成网络负责生成图片，而判别网络则负责判断生成的图片是否真实。通过不断的博弈过程，生成网络逐渐提高生成的图片质量，直到判别网络无法区分出真实图片和生成图片。

在过去的几年里，GANs已经取得了令人瞩目的成果。最初的GANs模型主要是用来生成简单的图像，如手写数字或是人脸。然而，随着模型的改进和数据集的丰富，现在的GANs已经可以生成更复杂的图像，包括自然风景、动物、建筑等。

在GANs的基础上，研究人员提出了许多改进和变种模型，以进一步提高图片生成的质量和多样性。例如，条件生成对抗网络（cGANs）可以根据给定的条件生成特定类型的图片。这种模型可以通过指定不同的条件来生成各种风格的图片，如将一幅草图转化为真实的图像。

另一个重要的进展是StyleGAN。传统的GANs生成的图片通常是随机的，样式和结构不够稳定。而StyleGAN通过引入可调节的样式向量，可以在生成图片的过程中控制不同的图像特征，例如头发的颜色、表情的变化等。这使得生成的图片更加逼真、多样化。

除了GANs，还有其他一些图片生成技术也值得一提。例如，变分自动编码器（VAE）是一种基于概率图模型的生成模型，它通过学习输入数据的潜在空间分布来生成新的样本。与GANs不同，VAE注重重构输入样本的能力，更加关注数据的分布特性。

另一种技术是递归神经网络（RNN），它可以根据之前生成的部分图像，生成下一个部分的图像。这种技术通常用于生成序列型图像，如手写字体、动态图像等。

图片生成技术在很多领域都有广泛的应用。例如，它可以用于游戏开发中的场景生成、电影特效的制作、设计行业的创作辅助等。此外，图片生成技术还可以帮助艺术家或设计师获得灵感，生成各种创意图案。

然而，图片生成技术也面临一些挑战和伦理问题。例如，虚假图片的生成可能导致虚假信息的传播，甚至被用于网络攻击、欺诈等恶意用途。因此，在应用这些技术时，需要权衡利弊并建立相应的法律和伦理规范。

总的来说，图片生成技术作为人工智能和计算机视觉的重要领域，不断取得进展，为我们提供了更多想象力的空间。随着技术的不断推进，我们有理由相信，未来的图片生成技术将更加强大和智能化。

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