ai图像描摹怎么更准确？

要提高AI图像描摹的准确性，可以考虑以下几个方面：

  1. 数据集的质量：训练一个准确的图像描摹模型需要大量的高质量数据。如果训练数据质量不高，模型就可能无法准确地学习如何描绘图像。因此，应该尽可能使用高质量的数据集进行训练。

  2. 模型架构的选择：选择合适的模型架构也非常重要。目前有很多种图像描摹的模型可供选择，例如基于卷积神经网络(CNN)的模型、变分自编码器(VAE)等。根据具体情况选择适合的模型可以提高准确性。

  3. 损失函数的设计：在训练模型时，需要定义一个损失函数来衡量模型输出与真实值之间的差异。损失函数的设计也会影响模型的准确性。一般来说，最小化生成图像与真实图像之间的差异可以帮助提高准确性。

  4. 超参数的调整：超参数是指在训练模型时需要手动设置的一些参数，例如学习率、批次大小等。调整这些超参数可以帮助优化模型，提高准确性。

  5. 数据增强：数据增强是一种通过对原始数据进行变换来增加训练数据量的技术。通过数据增强，可以使模型更好地学习如何描绘图像，从而提高准确性。

总之，要想提高AI图像描摹的准确性，需要综合考虑以上几个方面，并进行适当的调整和优化。

很简单的，把图片拉带AI里面后，选中图片， 然后对象-实时描摹， 然后你调整里面的阀值跟最小值就看到效果了， 具体的参数设置要看你的图片而定， 调整好参数后点一下图片要等一下才看得到最后的效果， 因为转换有点慢。