AI转PS（Photoshop）导致图像模糊的原因主要有以下几点：
1. 算法优化不足：AI在处理图像时，需要对大量的像素点进行计算和分析。如果算法优化不足，可能会导致图像质量下降，出现模糊现象。
2. 数据量不足：AI模型的训练需要大量的训练数据，如果数据量不足，可能会导致模型无法充分学习到图像的特征，从而影响图像的质量。
3. 训练过程不稳定：AI模型的训练过程中，可能会出现训练数据的波动、模型参数的更新等问题，这些都可能导致模型的性能不稳定，进而影响到图像的质量。
4. 硬件限制：AI模型的训练和运行需要高性能的硬件支持，如果硬件性能不足，可能会导致模型的训练和运行速度变慢，从而影响图像的质量。
5. 网络延迟：AI模型的训练和运行需要通过网络传输数据，如果网络延迟过高，可能会导致模型的训练和运行速度变慢，从而影响图像的质量。
6. 模型泛化能力差：AI模型在训练过程中，可能会过度拟合训练数据，导致模型的泛化能力差，无法适应新的数据，从而影响图像的质量。
为了解决这些问题，可以采取以下措施：
1. 优化算法：通过改进算法，提高AI在处理图像时的计算效率和准确性。
2. 增加数据量：收集更多的训练数据，以提高模型的学习能力和泛化能力。
3. 稳定训练过程：通过调整训练参数、优化训练过程等方式，提高模型的稳定性。
4. 提升硬件性能：升级硬件设备，提高AI模型的训练和运行速度。
5. 降低网络延迟：优化网络架构和传输协议，降低网络延迟，提高模型的训练和运行速度。
6. 增强模型泛化能力：通过迁移学习、正则化等技术，提高模型的泛化能力。
