AI动画制作工具的工作原理基于深度学习技术，利用神经网络来生成连续的图像序列。首先，用户需要提供初始的关键帧动画或者草图作为输入。这些关键帧包含了动画中不同时间点的重要信息。接着，神经网络会学习这些关键帧之间的过渡和变化规律。神经网络会根据这些关键帧的信息，自动生成中间帧，填补关键帧之间的空隙，从而形成连续流畅的动画效果。
AI动画制作工具使用的神经网络通常是基于生成对抗网络（GANs）或者变分自动编码器（VAEs）等结构。这些神经网络能够学习复杂的数据分布，从而在训练过程中不断优化生成动画的质量。通过大量的训练样本和迭代训练，神经网络能够逐渐提升生成动画的准确度和流畅度，使得最终的动画效果更加逼真和可信。
神经网络在生成动画时，会根据输入的关键帧信息自动学习图像之间的变化和连续性。这意味着神经网络能够理解动画中物体的运动轨迹、形变过程和光影变化，从而在生成中间帧时保持动画的连贯性和真实感。
在学习过程中，神经网络会不断调整参数，优化生成动画帧的质量。通过反复训练和验证，神经网络可以逐渐改进其生成动画的能力，使之越来越接近人类创作的水平。这种基于深度学习的自动学习和优化过程，使得AI动画制作工具能够不断提升生成动画的质量和效率。
总的来看，AI动画制作工具的工作原理是基于深度学习技术，利用神经网络学习和生成连续的图像序列。通过训练神经网络学习动画的变化规律和连续性，使得工具能够自动生成中间帧，填补关键帧之间的空隙，生成流畅的动画效果。神经网络在生成动画时会根据输入的关键帧信息自动学习图像之间的连贯性，不断优化生成动画的质量，使之逼真、连贯、可信。