绘画的原理可概括如下：

1. 数据学与模式识别：绘画基于机器学和深度学算法，通过分析大量已有的艺术作品学其中的颜色、纹理、构图等模式。

2. 神经网络模型：绘画的核心是神经网络模型如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。这些模型可以捕捉到艺术作品的风格特征。

3. 生成新图像：在学了艺术风格和技巧后，可以自动生成新的图像，这些图像在风格上与学过的作品相似。

4. 交互式创作：使用者可通过提供关键词、文本描述或示例图像来指导绘画则依据这些输入生成相应的艺术作品。

5. 风格迁移：绘画还可实现风格迁移，即保持图像内容不变，但改变其风格，使其呈现出不同艺术家的风格特征。

6. 迭代优化：绘画进展中，模型会不断迭代优化，生成越来越合客户须要的艺术作品。

绘画的原理主要包含数据学、模式识别、神经网络模型应用、新图像生成、交互式创作和风格迁移等多个方面，这些原理共同使得能够创作出具有一定艺术水平的作品。