AI制作透视主要涉及到计算机视觉和图像处理技术。以下是主要步骤：
1. 收集数据：透视效果需要大量的图像数据来训练模型，这些数据可以通过网络获取。这些数据集应该包含多种角度、光照条件和背景的图片。
2. 数据预处理：数据需要进行预处理以适应模型。这可能包括裁剪图像、调整大小、归一化等步骤。对于透视，可能需要进行边缘检测或者识别图片中的关键点等操作。
3. 训练模型：使用机器学习或深度学习模型进行训练。对于透视问题，一般会使用深度学习的卷积神经网络（CNN）。训练过程中，模型会学习如何识别图像中的特征，并生成透视效果。
4. 测试和优化模型：在测试集上测试模型的性能，并根据测试结果调整模型的参数。优化过程可能包括改变模型结构、调整学习率、增加数据等步骤。
5. 应用模型：在需要的地方应用模型，比如在设计软件中进行三维建模或者增强现实应用等。在应用过程中可能需要考虑实时性能、计算资源等问题。
具体的实现细节可能会因不同的应用和目标而变化，因此在具体实现时需要参考相关文献或者研究。同时，透视是一个相对复杂的问题，可能需要大量的时间和资源来完成高质量的模型。
