让AI进行绘画的一个常见方法是使用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）或变分自编码器（Variational Autoencoders，VAEs）等深度学习模型。以下是一般的步骤：

1. 数据收集：收集相关的训练数据集，可以是具有标签的艺术作品，如绘画、素描或照片。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，比如将图像进行调整大小、裁剪或转换为灰度图像等。

3. 构建模型：选择适合的深度学习模型，如GANs或VAEs，并进行模型的构建和训练。

4. 模型训练：使用预处理后的训练数据集对模型进行训练。训练过程中，模型根据输入的数据生成输出，然后通过与真实艺术作品进行比较来调整模型的参数。

5. 生成新作品：训练完成后，可以使用已经训练好的模型来生成新的艺术作品。通过输入一些随机噪声或其他特定的输入，模型可以生成类似艺术作品的输出。

需要注意的是，让AI生成艺术作品是一个复杂的任务，需要具备相关的深度学习和编程技术。此外，艺术是一种创造性的表达，AI生成的作品可能不具有人类艺术家的独特风格和创意。因此，在使用AI进行绘画时，理解其局限性和参考人类艺术家的作品仍然很重要。