生成风景图的AI步骤通常涉及以下几个阶段：

1、数据收集：首先，AI需要大量的风景图片作为训练数据。这些数据可以来自互联网、专业摄影师的作品或是用户自己上传的图片。

2、数据预处理：收集到的图片可能需要进行预处理，包括调整大小、裁剪、标准化等步骤，以确保图片符合模型训练的要求。

3、模型选择：选择适合的AI模型是关键的一步。常见的用于图像生成的AI模型包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等。这些模型可以通过学习大量数据来生成新的图像。

4、训练模型：使用收集和预处理好的数据来训练AI模型。在这个阶段，模型会学习到数据的特征和模式。

5、条件输入：为了生成特定类型的风景图，AI可能需要条件输入，如草图、文字描述或是其他形式的指导。

6、图像生成：通过训练好的模型和条件输入，AI开始生成风景图。这个过程可以是基于像素的逐步生成，也可以是直接一次性生成完整图像。

7、后处理：生成的图像可能需要进行一些后处理操作，如细节增强、色彩调整等，以提高图像的质量和逼真度。

8、评估和优化：通过人类的评估或自动评估指标（如FID、IS等）来评估生成的图像质量，并根据需要调整模型或训练数据以优化生成结果。

具体到不同的AI技术和应用场景，步骤可能会有所不同。例如，使用GANs生成风景图通常包括以下步骤：

生成器：从随机噪声或条件输入开始，生成器网络尝试生成图像。
判别器：判别器网络评估生成的图像与真实图像的相似度，并提供反馈给生成器。
对抗性训练：通过交替训练生成器和判别器，模型逐渐学习生成更加逼真的风景图。

随着AI技术的不断进步，风景图的生成质量和控制精度也在不断提高。