AI切割主要分为以下几种：
1. 基于像素颜色的阈值分割：将像素根据颜色阈值划分到不同的区域。但是这种方法容易受到背景、光照等因素的干扰，导致分割效果不佳。
2. 基于边缘的分割：首先检测出边缘，然后根据边缘将图像分割成不同的区域。但是边缘检测算法本身就存在一定的误差，容易导致分割结果不准确。
3. 基于聚类的分割：将图像分成数个不同的类别，每个类别都具有相似的像素。这种方法比较适合背景比较简单的情况，但是对于复杂背景的图像分割效果并不理想。
4. 基于深度学习的分割：利用深度学习的方法对图像进行语义分割，实现像素级别的分割。这种方法效果最好，但是需要大量的数据和计算资源。
