AI软件训练画板的过程可以大致分为以下几个步骤：
图像预处理
使用图像处理技术对输入图像进行预处理，如降噪、灰度化等，以便于提取有用的特征信息。
特征提取
利用计算机视觉算法提取图像的边缘、特征点等重要信息，这些信息将用于确定画板的尺寸和边界。
画板创建
根据提取的特征信息，计算出画板的尺寸，并创建一个空白的画布。
将图像根据计算得到的边界坐标在画布上绘制出来，完成画板的建立。
深度学习技术应用
可以结合深度学习技术，训练神经网络模型，实现自动化的画板建立。
使用图像处理算法对输入图像进行预处理，包括去噪、边缘检测等。
利用计算机视觉算法提取图像中的关键特征，如轮廓、颜色等。
使用机器学习算法训练一个模型，该模型能够根据输入图像的特征生成相应的画板。
根据模型的输出，在画板上绘制出与输入图像相似的图案。
画板调整与优化
通过工具栏中的画板工具或快捷键创建新画板，并调整其大小和位置。
可以通过拖动画板边缘的控制点来调整画板的大小，或者按住Alt键拖动画板来快速复制一个新的画板。
高级设置
在创建画板时，可以设置画板的尺寸、方向、列数、间距等高级选项，以适应不同的设计需求。
通过以上步骤，AI软件可以高效地训练出符合特定图像特征的画板，为艺术家和设计师提供创作灵感和参考。