近年来，研究人员利用AI算法和数学方法结合进行画图的研究成果层出不穷。基于深度学习的AI画图技术在图形学、几何学等领域取得了显著进展。利用神经网络模拟几何形状，或利用卷积神经网络预测图像中的纹理信息等。这些研究不仅拓展了AI在绘画领域的可能性，也为未来更复杂的图形处理提供了可能。

对于AI画图而言，如何保证生成的图像质量以及如何解决计算资源的限制也是重要问题。目前，一些研究者正在探索通过改进算法、优化数据集选择和采用更高效的计算策略来提高AI画图的质量和效率。

虽然AI画图面临的挑战众多，但其潜力巨大。随着深度学习技术的发展和完善，我们有理由期待更多基于数学原理的应用，从而实现更加真实、逼真的艺术表现力。