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虽然，目前有多个人工智能绘画平台，但是它们的绘制过程都可以分解为以下三个步骤。
这个步骤主要是为了训练人工智能绘画模型，使其能够在第二个步骤中生成用户所需的图像，具体还可以分为以下几小步。
为了让机器学会绘画，需要大量的图像素材，常用的方法是通过搜索引擎或机器人在线抓取。
收集到的图像数据通常需要进行清洗，以确保其质量和可用性，包括去除低质量的图像、调整图像的大小和分辨率等。
更重要的是要给这些图像添加标签，描述图像的内容、风格和其他重要信息，这是人工智能学习的关键所在。例如，毕加索的作品有明显的抽象风格，其线条与构成独具特色，收集这些图像，并为其添加标签后，可以让人工智能模型记住这一特点。
一旦有了清洗处理的数据，就可以选择合适的机器学习算法来进行训练。在人工智能绘画中，通常使用的算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
通过将数据提供给机器学习模型，模型会逐渐学习到绘画的基本原则，如颜色、线条、构图等。这是一个反复迭代的过程，模型不断调整自己的参数，以提高对数据的拟合能力。当然，这个过程也少不了人工干预。
模型训练完成后，需要进行验证和评估以确保其性能。这通常涉及将新生成的画作与真实的艺术品进行比较，以评估生成的画作的质量和艺术性。
经过第二个阶段后，则可以将人工智能绘画平台推向市场，让海量用户用其进行创作。在这个过程中，用户的创作操作也会帮助模型再次完善。
在人工智能绘画平台的前台，用户可以用自然语言或关键词来描述所需生成的图像，在其后台，则是人工智能绘画平台使用生成对抗网络（GAN）的生成器（generator）和判别器（discriminator）两个部分，在其相互对抗中，生成用户所需的图像。
»生成对抗网络的关键思想在于生成器和判别器之间的竞争，生成器的目标是“欺骗”判别器，使其无法区分生成的数据和真实数据。而判别器的目标是尽可能准确地分辨出两者。
»生成器的任务是接收随机噪声或随机输入，并将其转化为与训练数据相似的数据样本。在图像生成过程中，生成器可以将随机向量转化为逼真的图像。初始时，生成器的输出可能是噪声，但随着迭代步数增加，它逐渐生成更加逼真的图像。
»判别器的任务是评估输入数据是真实训练数据，还是由生成器生成的假数据。它接收两种类型的输入，真实数据和生成器生成的数据，并尝试将它们区分开。
下图展示了一个红色玫瑰图像的生成过程。
理解了上述基本步骤后，用户就需要明白，为了获得更符合预期的图像，就需要使用准确的数据标记词。例如，如果要获得抽象的绘画风格，无论如何描述其线条及构成，都不如直接使用“by picasso”这个关键词来得更直接、更快捷。