AI（人工智能）制作笔触效果图片通常涉及下面内容流程：

1. 数据收集：

   收集大量的手绘笔触图像,这些图像可以是真正艺术家作品的扫描，或者是专门为AI训练而制作的。

2. 模型训练：

   • 运用深度进修技术,特别是卷积神经网络（CNN），来训练壹个模型，使其能够识别和生成不同的笔触风格。
   • 可以运用迁移进修,从已经训练好的模型开始，用新的手绘笔触数据集进行微调。

3. 风格迁移：

   • 运用风格迁移技术,将一种图像的风格（例如笔触效果）应用到另一种图像上。
   • 常见的风格迁移算法包括基于CNN的VGG网络和生成对抗网络（GANs）。

4. 图像处理：

   • 通过图像处理技术来调整生成的笔触效果,使其更加天然和符合预期的风格。
   • 这也许包括调整笔触的粗细、颜色、透明度等属性。

下面内容一个简化的流程说明：

流程 1：数据准备

• 收集大量手绘笔触图像,作为训练数据。

流程 2：模型训练

• 运用这些图像训练壹个CNN模型,使其能够识别和生成笔触风格。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(32, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

流程 3：风格迁移

• 运用风格迁移算法将目标图像的风格转换为训练好的笔触风格。

def style_transfer(content_image, style_image, model):
    # 预处理图像
    processed_content = preprocess_image(content_image)
    processed_style = preprocess_image(style_image)
    # 生成风格化的图像
    generated_image = model.predict(processed_content)
    # 后处理图像
    return postprocess_image(generated_image)
# 应用风格迁移
style_image = load_image('style.jpg')
content_image = load_image('content.jpg')
generated_image = style_transfer(content_image, style_image, model)

流程 4：图像调整

• 根据需要调整生成的图像,使其更加符合预期。

# 调整图像亮度、对比度等
adjusted_image = adjust_image(generated_image)

只一个简化的示例,实际应用中也许需要更多的流程和优化，希望这能帮助你入门AI制作笔触效果图片。