扩散模型使用机器学习算法来学习大量的图像样本，通过对这些样本的分析和比对，模型可以学习图像组成的规律和特征，从而能够生成更加逼真的图像。AI绘画模型中最常用的是基于深度学习的生成对抗网络（GAN）模型，其中生成器负责生成高质量的图像，鉴别器则负责辨别图像的真伪。通过这样的方式，GAN可以不断调整生成器的参数，提高模型的生成能力，使其生成的结果更加接近真实世界中的图像。
