使用AI进行画图（如生成图像、风格转换等）对显卡有一定要求，主要取决于你想要运行的具体应用或模型。一般来说，这类任务需要具备一定计算能力的GPU来加速处理过程。以下是一些基本指南：

1、NVIDIA GPU：目前大多数AI绘图工具和框架都更倾向于支持NVIDIA的GPU，因为它们提供了CUDA这样的并行计算平台和技术，可以极大提高深度学习算法的执行效率。对于初学者来说，GeForce系列中的中高端型号（比如GTX 1060及以上）通常已经足够用来尝试大部分AI绘画项目了。如果你是专业人士或者希望进行更复杂的模型训练，则可能需要考虑更强大的RTX系列显卡。

2、显存大小：除了核心性能外，显存容量也很重要。较大的显存允许加载更大规模的数据集或更复杂的模型。对于简单的实验性工作，4GB显存可能是最低要求；但对于更专业的用途，建议至少8GB甚至更多。

3、驱动程序与软件兼容性：确保你的显卡驱动是最新的，并且支持你打算使用的AI框架（如TensorFlow, PyTorch等）。此外，某些特定的应用程序也可能有其自身关于硬件支持的具体说明，请查阅相关文档以获取准确信息。

4、AMD GPU：虽然AMD的Radeon系列也支持OpenCL等技术来进行并行计算，但在AI领域内，由于生态系统原因，NVIDIA的产品更为普遍。不过，随着ROCm等开源项目的推进，AMD GPU在机器学习领域的适用性正在逐渐增强。

总之，在选择适合AI绘图需求的显卡时，应综合考虑预算、实际应用场景以及未来扩展的可能性等因素。如果你只是想偶尔玩一玩AI艺术创作，那么一台配备合适NVIDIA GPU的家用电脑就足够了；而如果是专业研究或开发，则可能需要投资于工作站级别的设备。