AI图片嵌入（AI Image Embedding）是一种技术，通过人工智能技术将图像信息转化为数字化嵌入信息。这样可以在保留图像信息的同时进行更高级的数据处理和分析。具体的操作方式会因使用的具体技术框架或应用而异，但大体流程一般如下：

1. 图像预处理：包括缩放、裁剪、去噪等操作，确保图像符合模型处理的需求。

2. 特征提取：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）从图像中提取关键特征。这些特征可以是颜色、形状、纹理等。

3. 嵌入向量生成：将提取的特征转化为高维向量，这些向量能够代表图像的主要信息。这一步通常涉及到降维技术，如主成分分析（PCA）或自动编码器（Autoencoder）。

4. 存储和应用：这些生成的嵌入向量可以存储在数据库中，用于后续的搜索、分类、推荐等任务。例如，可以用于图像搜索，通过计算不同图像嵌入向量之间的距离来找到相似的图像。

请注意，AI图片嵌入是一个复杂的过程，涉及到的技术需要根据具体的任务和场景进行选择和调整。如果你是开发者或者数据科学家，需要深入理解深度学习、机器学习等概念和技术。如果你是普通用户，你可以利用现成的工具或服务来实现图片嵌入的功能，比如使用某些AI图片搜索工具或API等。