text2art

输入文字，一键生成多种风格的艺术画作

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署图像生成 🍴 复刻 192 🐛 待处理 7 👀 关注 16

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 770

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类图像生成

开发团队mfrashad

GitHubhttps://github.com/mfrashad/text2art

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型art,colab-notebook,deep-learning,gan,generative-art,machine-learning,painting,pixel-art,text-to-image

GitHub 星标★ 770

上线时间2021-09-28 00:00:00

代码更新2023-07-22

仓库体积32.2 MB

本站数据更新2026-11-07

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

text2art 是一个基于深度学习的文本生成艺术工具，旨在将文字描述直接转化为多种风格的艺术图像，包括像素画、油画、素描等。它利用 GAN 等生成模型，在 Google Colab 上运行，无需本地 GPU 即可使用。项目解决了普通用户难以使用复杂生成模型的问题，提供了简单的文本输入接口，并支持多种艺术风格切换。核心能力包括文本到图像的生成、风格迁移以及基于 Colab 的便捷部署。作为早期项目，它展示了生成式 AI 在艺术创作领域的应用潜力，适合对 AI 绘画感兴趣的开发者与艺术家快速体验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 770

技术标签

art colab-notebook deep-learning gan generative-art

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 20 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Python 3.9+
模型 API Key

安装与启动步骤

1克隆

网页版文生艺术图，适合快速看效果。
```
git clone https://github.com/mfrashad/text2art.git
cd text2art
```
2装依赖

Streamlit + 扩散模型。
```
pip install -r requirements.txt
```
3配 Key

默认接 OpenAI 或 Stability。
```
export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
```
4起界面

浏览器里输入提示词出图。
```
streamlit run app.py
```