首先，AI绘画最显而易见的应用场景是在艺术创作中。通过深度学习和神经网络，AI可以学习大量的艺术作品，理解其风格和技巧，然后创作出自己的艺术作品。这种方式的艺术创作不仅可以提高生产效率，还可以为艺术家提供新的创作灵感。
然而，这也引发了一个问题：AI创作的艺术作品的版权归谁所有？当前，我们的版权法还没有为此提供明确的答案。解决这个问题的一种可能的方案是制定新的版权法规，以适应AI创作的新环境。
其次，AI绘画也可以用于教育。例如，可以通过AI教授学生如何绘画，或者通过AI评估学生的绘画技能。这种应用场景的挑战在于，如何保证AI教育的质量和有效性。解决这个问题的可能的方法是采用混合教育模式，即结合人类教师和AI教师，以充分利用各自的优点。
最后，AI绘画还可以用于图像恢复和修复。例如，可以使用AI去修复受损的艺术作品，或者去恢复历史上丢失的艺术作品。然而，这种应用场景的挑战在于，如何确保AI修复的质量和准确性。解决这个问题的可能的方法是开发更高级的AI技术，以提高其修复的精度和效率。
总的来说，AI绘画有很多有趣和有潜力的应用场景，但同时也面临着许多挑战。我们需要继续探索和研究，以便找到更好的解决方案，使AI绘画能够更好地服务于人类社会。