AI组合图形通常指的是使用人工智能技术来生成、编辑或优化图像的过程。这一过程可以应用于多个领域，如设计、艺术创作、游戏开发等。根据你的需求不同，AI组合图形的方法也会有所差异。下面是一些常见的应用场景和技术手段：

1、基于GANs（生成对抗网络）的图像合成：GAN是一种深度学习模型，由两个部分组成——生成器和判别器。生成器负责创造新的图像，而判别器则试图区分这些新生成的图像是真实的还是伪造的。通过这种对抗训练的方式，GAN能够学会生成非常逼真的图像。这种方法常用于风格迁移、人脸生成等领域。

2、图像拼接与融合：利用计算机视觉技术将多张图片无缝地拼接到一起，形成一个更大的场景或者创造出全新的视觉效果。这涉及到特征点匹配、变换估计以及图像融合等多个步骤。OpenCV库提供了许多实现这类功能的工具。

3、自动布局与设计辅助：有些AI系统可以根据给定的设计规则自动生成网页布局、UI界面甚至整个品牌视觉识别系统。这些工具通常结合了机器学习算法来理解用户偏好，并据此推荐最佳设计方案。

4、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)：在AR/VR应用中，AI可以帮助创建更加真实且互动性强的虚拟环境。例如，通过分析用户的动作来动态调整虚拟对象的位置；或者根据周围物理世界的特性来生成相适应的数字内容。

5、艺术创作助手：对于艺术家来说，AI也可以作为创意伙伴的角色存在，帮助他们探索不同的构图方式、色彩搭配等。DeepArt、Prisma等应用程序就是基于此理念开发出来的，它们能够让普通照片转变成具有特定艺术风格的作品。

要开始使用上述任何一种方法进行图形组合，首先需要具备一定的编程基础（如Python），然后选择合适的框架或库（如TensorFlow, PyTorch, OpenCV等）。此外，还需要收集相关的数据集来进行模型训练。对于初学者而言，可以从一些开源项目入手，逐步深入理解和实践。