AI绘图填充通常指的是使用人工智能技术来帮助完成图像的绘制或着色。这种技术可以应用于多种场景，如辅助艺术家创作、游戏开发中的自动纹理生成、或是将黑白照片转换为彩色等。下面是几种常见的AI绘图填充方法和技术：

1、基于深度学习的方法：这是目前最流行的一种方式，主要依赖于卷积神经网络（CNN）或其他类型的深度学习模型。通过训练大量的图像数据集，这些模型能够学习到不同物体的颜色分布规律，从而实现对新图像的有效填充或上色。例如，Google的DeepMind团队就曾发布过一个名为“Colorful Image Colorization”的项目，它能够根据输入的灰度图像自动生成色彩丰富的版本。

2、GANs(生成对抗网络)：这是一种特殊的深度学习架构，由两个部分组成——生成器和判别器。生成器尝试创建看起来真实的图像，而判别器则负责区分真实图像与生成的假图像。通过不断迭代优化这两个组件之间的竞争关系，最终可以让生成器学会如何产生高度逼真的图像。这种方法也被广泛应用于图像着色等领域。

3、基于规则的方法：虽然不如上述基于学习的方法那样灵活多变，但对于某些特定的应用场景来说，定义一套明确的规则来进行图像填充也是一种可行的选择。比如，在一些简单的图形设计软件中，用户可以选择特定的颜色模式或图案作为填充内容。

4、混合方法：有时也会结合使用以上提到的不同技术，以达到更好的效果。例如，先利用深度学习模型预测出大致的颜色分布，然后再通过一些后处理步骤（如颜色平滑、边缘增强等）来进一步优化结果。

要开始使用AI进行绘图填充，你可以选择现有的工具和服务，如Adobe Sensei、Doodle AI等；或者如果你有编程背景的话，也可以尝试自己动手实现一个小型项目，使用Python等语言加上TensorFlow、PyTorch这样的框架来构建自己的模型。无论采取哪种途径，都需要准备好相应的训练数据集，并且对于模型的选择和调整有一定的了解。