运用AI（人工智能）技术删除不需要的图形可以通过下面内容几种方式实现：

1. 图像编辑软件中的AI功能：

   • Adobe Photoshop：运用“内容识别填充”工具，可以自动识别并填充选定的区域，从而移除不需要的图形。
   • GIMP：类似Photoshop，GIMP也提供了“仿制图章工具”和“克隆工具”，可以通过AI算法自动克隆背景来覆盖不需要的图形。

2. 在线AI图形编辑工具：

   有一些在线平台提供了AI驱动的图像编辑功能,如DeepArt.io，可以将图像转换为艺术作品，也可以用于删除不需要的图形。

3. 深度进修算法：

   • 运用深度进修框架（如TensorFlow或PyTorch）训练壹个图像分割模型，该模型可以识别并分离出不需要的图形。
   • 具体流程如下：
     1. 数据准备：收集大量带有和不带有不需要图形的图像数据。
     2. 模型训练：运用分割网络（如U-Net）进行训练，以识别和分割图像中的不同部分。
     3. 应用模型：将训练好的模型应用于待处理的图像，识别并移除不需要的图形。

4. AI图像识别和处理服务：

   运用第三方AI图像识别和处理服务,如Google Cloud Vision API、Amazon Rekognition等，这些服务可以提供自动化的图像识别和处理功能。

下面内容一个简单的Python代码示例,运用深度进修库TensorFlow实现图像分割，移除不需要的图形：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
import cv2
# 加载预训练的分割模型
model = load_model('path_to_your_model.h5')
# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
# 转换图像格式，使其适用于模型
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = image / 255.0
image = tf.expand_dims(image, axis=0)
# 运用模型进行预测
predictions = model.predict(image)
# 根据预测结局创建掩码图像
mask = predictions[0].argmax(axis=-1)
# 将掩码转换为二值图像
mask = mask > 0.5
# 运用掩码移除不需要的图形
background = cv2.bitwise_not(mask)
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=background)
# 将结局图像转换为BGR格式
result = cv2.cvtColor(result[0], cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 显示结局图像
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

实际应用中也许需要根据具体情况进行调整和优化。