1. 图像识别：识别图像中的对象、场景或文本，如车牌识别、人脸识别等。

2. 图像分类：将图像分为预定义的类别，如区分猫和狗的照片。

3. 目标检测：在图像中定位并识别多个对象，给出它们的位置和类别。

4. 语义分割：对图像进行像素级分类，为图像的每个部分分配一个标签。

5. 实例分割：不仅识别和分类图像中的对象，还区分相同类别的不同实例。

6. 图像生成：通过GAN（生成对抗网络）等技术生成新的图像，如艺术作品生成、虚拟角色生成等。

7. 图像修复与增强：修复旧照片、提高图像清晰度、去噪、超分辨率等。

8. 风格迁移：将一张图像的风格应用到另一张图像上，如将普通照片转换成油画风格。

9. 图像检索：基于内容的图像检索，根据图像的特征搜索相似的图像。

10. 视频分析：对视频流进行实时分析，如行为识别、车辆跟踪等。

AI图像处理的发展依赖于大量的数据集、强大的计算能力和先进的算法模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。随着技术的进步，AI图像处理将在更多领域展现出其价值，如医疗诊断、自动驾驶、安防监控、娱乐产业等。