在人工智能（AI）中，放大和缩小图像通常指的是图像的缩放操作。然而，如果涉及到圆角，这可能意味着需要对图像的边缘进行平滑处理，而不是简单的放大或缩小。以下是如何在AI中实现这一目标的步骤：
1. 首先，你需要一个能够处理图像的AI模型。对于这个问题，你可以选择使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
2. 其次，你需要准备一个训练数据集。这个数据集应该包含你想要放大或缩小的图像，以及对应的放大或缩小后的图像。这些图像应该是相同的尺寸，以便可以准确地计算放大或缩小的比例。
3. 然后，你需要将你的训练数据集输入到你的AI模型中。你的模型将会学习如何根据输入的图像预测出放大或缩小后的图像。
4. 接下来，你需要训练你的模型。这个过程通常包括多次迭代，每次迭代都会调整模型的参数，以最小化预测结果与实际结果之间的差异。
5. 一旦你的模型被训练好，你就可以使用它来处理新的图像了。你可以将新的图像输入到你的模型中，然后得到放大或缩小后的图像。
6. 最后，你可以使用一些后处理技术来进一步优化你的图像。例如，你可以使用高斯模糊或其他类型的模糊来减少图像边缘的锯齿状效果。
总的来说，放大和缩小不影响圆角的关键在于正确地处理图像的边缘。通过使用深度学习和适当的后处理技术，你可以在AI中实现这一目标。
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