设计师小李每天要处理几十张产品图，以前光是抠图就得花上大半天。现在他用的修图软件里藏着一套自动识别轮廓的算法，点一下，人物、商品、背景全分开了，连发丝都能抠得清清楚楚。这背后，就是机器学习在悄悄干活。
智能修图：从手动到“点一下”
现在的图像处理工具早不是单纯靠滤镜堆效果了。像自动调色、去噪、超分辨率放大这些功能，都是靠训练过的模型在判断画面内容。比如一张昏暗的夜景图，系统能识别出“这是天空”“那是路灯”，然后分别调整亮度和色彩，而不是整张图拉一个曲线了事。
这类技术的核心是卷积神经网络（CNN），它能学会从大量图片中提取特征。训练时喂给它成对的原图和优化图，模型就会慢慢掌握“什么样的画面该怎样修”。
model <-= tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(3, activation='linear') # 输出RGB调整值
])风格迁移：让照片秒变油画或漫画
你有没有试过把一张街拍照变成宫崎骏动画风格？这种玩法早就不是实验室玩具了。很多手机App已经内置了风格迁移功能，背后是神经风格迁移算法（Neural Style Transfer）。
它通过分离图像的内容和纹理特征，再把名画的笔触“贴”到你的照片上。比如用梵高的《星空》作为风格源，模型会提取旋转笔刷、高对比色彩等特征，然后应用到新图中，生成一张“梵高画的你家楼下咖啡馆”。
自动生成素材：海报配图不用再找半天
做海报最头疼的是缺图。现在有些设计平台开始集成AI生成功能，输入“夏日海滩 极简风 插画”就能出几张可选配图。这些图不是从图库里翻的，是模型现场画的。
像Stable Diffusion这类扩散模型，已经能根据文字描述生成高质量图像。设计师可以快速拿到符合主题的视觉元素，省下大量搜索和沟通成本。改文案？换风格？重新生成一次就行。
字体与排版建议：让AI帮你“看着顺眼”
新手设计师常踩的坑是字体乱搭、行距太挤。一些设计软件开始加入排版建议功能，比如检测到标题用了花体字，正文字号又太小，系统会提示“可读性较差”。这背后是模型在分析成千上万优秀设计案例后总结出的规律。
它甚至能判断“这张海报适合居中构图还是左对齐”，不是靠规则列表，而是基于视觉权重、元素分布等特征做出预测。时间久了，软件越来越懂“好看”是什么感觉。
机器学习没打算取代设计师，但它正在变成那个最懂你工作流的助手。从抠图到出图，从修细节到提创意，越来越多的“脏活累活”被自动化，让人能把精力集中在真正需要灵感的地方。