ai怎么制作照片

怎样用AI将做成矢量图，方法如下

PS打开一个文件，文件像素相对高些，这样制作出来的图在细节上面会表现的更好。前景色设置除了白色以外的任意颜色，这里为黑色。

执行滤镜——图章，设置根据左图的预览图自行调整。这里其实有很多的黑白效果可以应用，例如撕边、绘图笔等，效果都不一样，大家都可以去试试。确定后保存PS文件。

打开Illustrator，新建一个空白文档，将置入。选择，会出现如图所示的工具按钮——实时描摹，按默认执行。

(CorelDRAW也有类似的功能)

下图是已经描摹出来的效果，选中该，执行“扩展”，就变成可编辑的矢量图。

因为图中有黑色与白色两个图层，所以如果要更换颜色的话，先选择白色区域，删掉白色区域，选择黑色区域就可以任意改变颜色了，完成。

因为现在只是一个矢量图而已，你还要进行“视图-轮廓”，然后点工具栏上的“扩展”转换成路径，然后再“编辑-取消分组”
这样，线就和图像分开了，因为都是由节点组成的路径了
“实时上色” 是对图像颜色的 *** 作 可以给图像改变或添加颜色
（PS位图与AI矢量图的差别——注：你在PS里把图多放大些， 会发现图像是由一个个的方格组成。打开AI随意画个色块，你一直放大它还是整个的颜色。）+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
AI与PS是姐妹软件
PS处理的图像是位图 AI则是矢量图（以路径构成图像，可以无限放大而不模糊)
ps主要用于处理照片 AI用于卡通造型的设计、设计VI 、商业插画的绘制
AI更加专业一些

1、首先我们载入一张位图。

2、接下来我们点击图像描摹按钮。

3、再接下来我们选择一种色彩位数。

4、此时页面将会显示一个滚动条。

5、此时我们将会发现变得卡通效果。

6、由于位图采用的是256种颜色，而描摹后颜色大大丢失，因此失去了很多细节。

1、在电脑上桌面双击打开AI软件。

2、打开后如下图所示。

3、然后使用快捷键ctrl+n，新建一个页面。

4、然后使用快捷键ctrl+O打开文件，找到要使用的双击打开。

5、打开后如下图所示

6、打开后，点击对象图像描摹-建立并扩展。

7、然后就会发现上的文字出现蓝色的矢量点，就说面转换完成了。

用ai可以直接打开psd格式，不是置入是打开，在打开选项中选择保留图层就可以完全保留分层信息了。快速描摹功能在ai里叫实时描摹，置入一张位图时，选择状态下就能看到上方属性栏中有实时描摹选项，里面有预设可以选择，效果不错，感觉转换同质量的矢量图比cdr里面的速度快（也不一定，一直没用cdr了）

伴随着信息科技的迅猛发展，基础层的云计算、大数据等因素的成熟带来了人工智能的进步，近年来人工智能概念发展十分迅速，深度学习带来的技术突破使得复杂任务处理准确率得到大幅提升，人工智能步入其发展黄金期。“十三五规划”提出了“重点突破新兴领域人工智能技术”，国家层面和地方层面也都相继出台了其他各项政策对发展人工智能和大数据进行有力支持。发展人工智能有望成为经济发展的新动力。国内外互联网巨头凭借其先天用户数据丰富、资源配置高效等方面的优势，以各种形式在加速布局人工智能领域。在大数据处理能效显著提升与人工智能快速渗透的时代背景下，金融决策平台搭载人工智能技术，使金融数据的分析越来越科技化、多样化与普适化，虽然在我国金融数据的挖掘和应用尚在起步阶段，但金融数据作为大数据中最具含金量的数据源，也逐渐受到越来越多的重视。
传统的数据服务软件提供给客户的主要是行情展示、行情推送等基础的服务，而互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促进了金融机构的建设，人工智能的正在从专用型（特定于某一场景）转变为通用型，将基于数据、算法和计算的互联网技术群与实际场景相互联系起来，协同发展。正是由于人工智能突破传统局限的范畴，才能使其真正将技术拓展至泛智能的应用，更具普适型的Applications随之产生。基于对金融参与者全方位的大数据分析、以及不断机器模拟学习和推进人工智能技术，提供精准内容服务和数据辅助处理服务更为高效；帮助个人或者机构作出适合其风险偏好、收益要求、投资年限等的金融决策平台不断产生。
在以人工智能技术融合进金融决策系统分析的过程中，仍旧以基础金融理论为指导，以马科维茨理论的均值方差模型为基础，在所构建的投资组合中，以最低的风险水平上赚取最高的收益率为目标。再按照一定算法筛选出满足一定收益风险指标的投资策略组合，保证其组合符合投资人的风险收益偏好。基于人工智能技术的更高级的算法和技术 *** 作，可以在金融决策过程中进行更为广泛的量化投资策略，包含诸如行业轮动策略、量化择时策略、多因子Alpha体系以及其他各类事件驱动策略决策。在人工智能技术的前提下，由学习系统、决策系统、智能执行构成的智能代理，通过数据监测和模块分析对外界实时金融数据的处理结果进行相应 *** 作。
无论是自筹数据、公共数据还是产业数据协同，数据的挖掘过程繁复，容易造成数据失真，人工的方式失误程度更高，同时数据级别都是海量单位，大量数据存在方式为非结构化的形式，金融大数据的处理工作面临挑战。但融合人工智能技术的数据挖掘真实性、完整性更为可靠，并且在风险管理与交易这种复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。金融决策系统搭载人工智能技术的应用可以说是金融机构与客户的交互入口，传统的数据服务以人工服务的模式展开，客服面临的80%的问题是简单、重复的问题，但却消耗大量的人力和时间成本；同时，客服的服务内容大都来自企业自由知识体系，受整体外部金融环境的影响较少，这使得企业智能化应用相对容易，并且针对不同需求的客户提供不同专业的智能服务也变得不再是遥不可及。人工智能技术在既有技术的基础上，将出现显著地突破，其应用价值也将显著提升。人工智能技术在促进商业模式智能化的融合上也发挥着举足轻重的作用。
阿里巴巴旗下蚂蚁金服2016年公布的数据中，网商银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习将虚假交易率降低了十倍，机器人问答准确率超过80%，人工智能在于客户沟通及数据挖掘中发挥了重要作用。交通银行推出的网点智能机器人，足以分担大量大堂经理的工作，分流客户，节省客户时间。平安集团下设人工智能实验室大规模研发人工智能金融应用，人机结合有效解决了客户问题，并能实现个性化服务。为客户金融决策行为提供得力辅助。
金融数据大多是以时间序列的形式展示出来，而金融时间序列中包含了诸多金融知识和规律，在大数据和人工智能背景下的金融数据挖掘和分析是从指定金融网页上的金融模块中采集相关数据，运用智能科技手段进行分析、处理相关金融数据并指导相关金融决策的过程，研究智能技术在金融数据分析中的应用可以为金融决策系统提供新的理论基础。
金融数据存在的范围极为广泛，经济活动和商业活动中都存在大量金融数据，但用户对于数据的需求与使用情况多元化，金融数据决策系统可以根据用户的实际需求进行调整，跨区域、低成本、全透明、全数字地持续跟踪市场变化，充分发挥互联网技术的作用，大大降低投资理财费用，并且能够精确、快速匹配投资需求，同时保持实时数据披露和高流动性，使得客户可以以最低的信息成本获取更高的信息收入。在用户的数据分析过程中，有效性越高，信息不对称的成本越低，便越有利于对决策的客观性和稳定性，以及越有利于金融市场的稳定性与规范性。
结合目前人工智能行业发展趋势，按照人工智能技术分类，结合目前人工智能技术支持能力和市场实际应用情况，大规模以及深度运用机器学习，导入海量金融交易数据，使用深度学习技术，从金融数据中自动发现模式，基于机器学习技术构建金融知识图谱，基于大数据的风控需要把不同来源的数据整合在一起，筛选数据、分析数据、建模及预测打分，可以尝试在金融决策中多加运用相关技术，望能提升客户体验和内部管理效率以及进行风险防范。

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