AI填色通常使用深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)，需要收集大量的彩色图像作为训练数据，通过训练一个能够识别图像中的颜色分布的模型，使用这个模型来预测新图像的颜色。
具体步骤如下：
1、收集并预处理数据：将图像转换为数字矩阵，并将其划分为训练集、验证集和测试集。
2、构建模型：可以使用CNN或GAN等模型，这里以CNN为例。
3、训练模型：使用训练集对模型进行训练。
4、预测新图像的颜色：使用训练好的模型对新图像进行预测，得到每个像素点的颜色值。
5、应用颜色：将预测出的颜色值应用到新图像上，完成填色。
