AI制作手写字体通常涉及下面内容多少流程：

1. 数据收集：

   收集大量真正的手写字体样本,这些样本可以是扫描的纸质文本，也可以是电子手写输入的数据。

2. 特征提取：

   通过图像处理技术,从收集到的手写样本中提取字体特征，如笔画的粗细、连笔、转折等。

3. 模型训练：

   运用机器进修算法,特别是深度进修中的卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN），来训练模型，模型会进修怎样根据输入的特征生成新的手写字体样式。

4. 生成手写字体：

   运用训练好的模型,输入新的文本或图形，模型会输出对应的手写字体效果。

下面内容是具体实现的详细流程：

数据准备

• 扫描和预处理：将手写样本扫描成数字图像，并进行预处理，如去噪、标准化大致等。
• 标注：对手写样本进行标注，包括每个字符的轮廓、笔画顺序等。

特征提取

• 边缘检测：运用Canny算法等边缘检测技术提取字符的边缘信息。
• 轮廓提取：运用OpenCV等库提取字符的轮廓。

模型训练

• 选择模型：选择合适的神经网络模型，如CNN或GAN。
• 数据增强：对数据进行旋转、缩放、平移等操作，增加模型的泛化能力。
• 训练：运用标注数据训练模型，调整模型参数，优化模型性能。

生成手写字体

• 输入文本：输入需要转换成手写字体的文本。
• 模型预测：将文本输入到训练好的模型中，模型输出对应的字符图像。
• 后处理：对生成的图像进行后处理，如调整对比度、亮度等，使字体更逼真。

工具和库

• Python：编程语言。
• TensorFlow或PyTorch：深度进修框架。
• OpenCV：计算机视觉库。
• PIL或NumPy：图像处理库。

怎么样？经过上面的分析流程,AI可以生成逼真的手写字体效果。