外发光效果是一种常见的视觉效果，它能够让图像或者文字在黑暗中产生发光的效果，给人带来更为鲜明的视觉体验。在过去，实现外发光效果需要手动绘制，耗费时间和精力。但是，随着人工智能技术的发展，外发光效果的实现变得更加简单和高效。
AI技术在外发光方面的应用主要是通过深度学习算法实现的。深度学习算法是一种模仿人脑神经网络的计算方法，它能够从大量的数据中学习到规律和特征，并且能够自动调整参数以适应不同的输入数据。在实现外发光效果方面，深度学习算法可以通过学习大量的外发光样本，自动提取出外发光的特征和规律，从而实现自动化的外发光效果生成。
具体来说，深度学习算法可以通过卷积神经网络（CNN）实现外发光效果的生成。卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它可以有效地处理图像和视频数据，并且能够自动提取出图像的特征。在实现外发光效果方面，卷积神经网络可以通过学习大量的外发光样本，自动提取出外发光的特征和规律，从而实现外发光效果的生成。
除了卷积神经网络外，生成对抗网络（GAN）也可以用于外发光效果的生成。生成对抗网络是一种通过对抗学习的方式实现图像和视频生成的算法，它可以通过学习大量的外发光样本，自动学习到外发光的规律和特征，并生成具有外发光效果的图像或者视频。
总的来说，AI技术在外发光方面的应用通过深度学习算法实现自动化的外发光效果生成，可以大大提高效率和质量，并且可以为设计师和艺术家提供更多的创作空间和可能性。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，外发光效果的实现将变得更加普及和便捷。
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