用AI做图通常指的是使用人工智能（AI）技术来生成图像。这可以通过多种方法实现，包括但不限于以下几种：

1、深度学习模型

深度学习模型，特别是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），在图像生成领域取得了显著的成果。这些模型可以从大量的图像数据集中学习到图像的分布特征，并生成新的图像。

GANs（生成对抗网络）：GANs由两个神经网络组成，一个生成器和一个判别器。生成器尝试生成看起来真实的图像，而判别器则尝试区分图像是真实的还是生成的。通过训练，生成器学会生成越来越逼真的图像。

VAEs（变分自编码器）：VAEs学习数据的概率分布，并可以生成新的数据样本。在图像生成方面，它们可以将图像编码到潜在空间，然后从这个空间解码以生成新的图像。

2、文本到图像合成

近年来，基于深度学习的文本到图像合成技术取得了显著进展。这类模型（如DALLE、Stable Diffusion等）能够根据文本描述生成图像。

3、图像编辑和生成模型

一些AI模型不仅可以生成图像，还可以编辑图像，如更换背景、修改图像内容等。

工具和平台

DALLE：一个可以根据文本描述生成图像的AI模型。
Midjourney：一个基于Discord的AI图像生成工具，通过文本描述可以生成高质量的图像。
Stable Diffusion：一个开源的文本到图像模型，可以在本地机器或云服务上运行。
Adobe Fresco：一个绘图和插图应用，使用AI帮助用户创建和编辑图像。

如何开始

1、选择工具或平台：根据你的需求和技术水平，选择一个适合的工具或平台。如果你是初学者，可以从在线服务如DALLE或Midjourney开始。

2、学习基本操作：大多数平台都有用户指南或教程，学习如何输入有效的提示（文本描述）以获得你想要的图像。

3、实践：通过不断的实践来熟悉工具。你会发现某些类型的图像或风格更容易生成。

4、了解局限性：AI生成的图像可能存在版权或伦理问题。确保你了解使用AI生成图像的潜在风险和限制。

5、进阶：如果你对技术感兴趣，可以学习更多关于深度学习和图像生成模型的信息。开源框架如TensorFlow、PyTorch提供了构建自定义模型的工具。

注意事项

版权问题：确保你有权使用生成的图像或理解其使用条款。
伦理问题：考虑AI生成图像的伦理影响，特别是在伪造图像（deepfakes）等领域。

通过上述方法，你可以开始探索如何使用AI来生成图像。