深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目
ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目，专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品，以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画，ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源，还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成：精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型，以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台，为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。
2022年10月25日更新（更新了Wikiart数据集下载链接）
2018年5月18日更新（包含了改进的ArtGan模型）
2018年5月15日更新（合并ArtGAN实现）
2016年12月20日发布
这包括我们以下工作的实现：
WikiArt（精炼）数据集。请参阅WikiArt数据集文件夹；
TIP-19论文，标题为用于自然图像和艺术品条件合成的改进型ArtGAN。请参阅ArtGAN文件夹；以及
ICIP-16论文，标题为这不是一支烟斗：用于美术绘画分类的深度卷积网络。请参阅ICIP-16文件夹。
图1：ArtGAN生成的肖像示例
非常欢迎对这项工作提出建议和意见（无论是正面还是负面）。请通过发送电子邮件至
wrtan.edu at gmail.com或cs.chan at um.edu.my联系作者。
该项目在BSD-3许可证下开源（见LICENSE文件）。代码仅可用于学术目的，可以自由使用。
如需商业用途，请联系陈志成博士，邮箱为cs.chan at um.edu.my
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