将图片转化为 AI（人工智能）主要包括以下几个步骤：

1. 数据准备：首先，你需要收集大量与你要处理图片相关的数据。这些数据可以包括不同种类、风格和质量的图片。这些数据将作为训练人工智能模型的样本。

2. 图像预处理：在将图片用于训练之前，需要对它们进行预处理。这可能包括缩放、裁剪、翻转等操作，以便在训练过程中提高模型的泛化能力。

3. 模型选择：根据你的需求，选择适当的人工智能模型。有许多现成的图像识别和处理模型可供选择，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。你可以选择一个已经在类似任务上取得良好性能的模型，并根据你的需求进行适当的调整。

4. 模型训练：将预处理后的图片数据输入到选定的模型中进行训练。训练过程中，模型会学习如何从图片中提取有用的特征，以便在后续应用中进行识别和处理。训练过程需要一定的计算资源，如 GPU 或 TPU。

5. 模型评估与优化：在训练过程中，你需要定期评估模型的性能，如准确率、召回率等指标。根据评估结果，可以调整模型参数以优化性能。这个过程可能需要多次迭代。

6. 图像转换：将训练好的模型应用于新的图片，使其具备识别和处理能力。这可以通过将新图片输入到模型中，然后根据模型输出的结果进行相应的操作来实现。

7. 模型部署与应用：将训练好的模型部署到实际应用场景中，如网站、移动应用等。这可能涉及将模型转换为特定格式，以便在不同设备和平台上运行。

需要注意的是，将图片转化为 AI 是一个复杂的过程，需要对计算机视觉和深度学习领域有一定的了解。如果你对此不熟悉，可以先学习相关知识，或者寻求专业人士的帮助。此外，人工智能技术的应用涉及隐私和伦理问题，因此在实际应用中要遵循相关法规和规范。