在AI中调色通常涉及到图像处理和计算机视觉技术，有许多现有的软件和API,如Adobe Color,NVIDIA GauGAN等，可以自动进行调色，如果你想用代码来实现这个任务，你可能需要使用深度学习的方法。
一种常见的方法是使用卷积神经网络(CNN),这种网络可以在大量图像数据上学到颜色分布的知识，你可以训练一个CNN来预测给定图像的颜色，这需要大量的标注过的数据集，但一旦训练完成，就可以用来调整图像的颜色。
另一种方法是使用生成对抗网络(GAN)，这种网络由两个部分组成：一个生成器和一个判别器，生成器试图生成看起来真实的图像，而判别器试图区分生成的图像和真实的图像，通过这种方式，你可以训练GAN来调整图像的颜色。
这些方法都需要一定的编程知识，并且可能需要一些专门的库，如TensorFlow或PyTorch，这些方法的效果可能会因为数据集的质量和数量，以及网络的结构和训练参数的不同而有所不同。
