AI图形大模型通常指的是使用人工智能技术，尤其是深度学习技术来处理和生成图像的大型机器学习模型。这些模型可以用于多种任务，包括图像识别、风格迁移、图像修复、超分辨率以及自动生成新的图像内容等。

一些著名的AI图形大模型包括：

1、DeepDream: 一个由Google开发的神经网络可视化工具，它通过将图片输入到预训练的卷积神经网络中并放大网络的激活来产生梦幻般的视觉效果。

2、Style Transfer (风格迁移): 这类模型能够将一种艺术风格应用到另一种图像上，例如将梵高的《星夜》风格应用到普通照片上。

3、GANs (生成对抗网络): 如DCGAN、PGGAN、StyleGAN等，这些模型能够生成非常逼真的人脸和其他类型图像。

4、Autoencoders: 这类模型被用来学习数据的有效表示（编码），然后重构原始数据（解码）。它们常用于图像压缩、去噪和特征提取。

5、UNet: 主要用于医学图像分割，这种网络结构在图像分割任务中表现出色，特别是在需要精确边界检测的情况下。

6、Transformer models: 虽然最初是为自然语言处理设计的，但像ViT（Vision Transformer）这样的模型也被证明在图像识别和分类任务上具有竞争力。

7、EfficientNet: 是一个旨在提高效率和准确度的网络架构系列，它在图像分类任务上取得了很好的效果。

8、DALL·E/DALL·E 2: OpenAI开发的基于GPT3的文本到图像生成模型，可以根据用户提供的描述生成高质量的图像。

这些模型通常需要大量的计算资源进行训练，并且随着硬件和软件技术的进步，它们的性能也在不断改进。这些模型的应用范围广泛，从艺术创作到自动驾驶汽车，再到医疗诊断等领域都有涉及。