AI智能抠图是一种利用机器学习和深度学习技术的图像处理技术。传统的图像抠图一般通过手动对待抠图的部分进行边缘检测、区域填充等操作，效率低且需要专业技能。而AI智能抠图大大提高了抠图的速度和准确性，还可以应用在大量的实际场景中。

AI智能抠图的基础技术是深度卷积神经网络（CNN）模型。在训练过程中，CNN模型将输入的图像分解成多个层级，在每个层级中提取不同程度的图像特征，最终达到完整抠图的效果。下面是一些常用的深度学习模型用于AI智能抠图：

1. U-Net模型： 是一个全卷积神经网络，具有上采样（2倍）和下采样（2倍）两个路径，能够有效地提取高低级特征，从而实现更好的图像抠取效果。

2. Mask R-CNN模型： 是在Faster R-CNN算法的基础上增加了分割网络。它不仅可以识别图像中的物体，还可以将物体分割出来，达到卓越的抠图效果。

下面是使用Python和PyTorch深度学习框架对一张图片进行AI智能抠图的示例代码：

import torch
import cv2

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'fcn_resnet101', pretrained=True)

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 预处理
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (512, 512))
img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()

# 推理
model.eval()
output = model(img)['out']
output = output.argmax(1)[0].detach().cpu().numpy()

# 后处理
mask = cv2.resize(output, (img.shape[3], img.shape[2]))
mask = mask > 0
mask = mask