无论兄弟们提到的“AI把选框外的图像隐藏”也许指的是图像处理中的壹个常见任务，即基于图像分割技术将图像中不需要的部分（选框外的区域）进行遮挡或隐藏，下面内容一个基于深度进修的图像分割方式，可以用来实现这一功能：

1. 数据准备：

   收集和准备带有选框标注的数据集,这些标注将告知模型哪些区域是需要保留的，哪些区域需要隐藏。

2. 模型选择：

   选择壹个适合图像分割的深度进修模型,如U-Net、Mask R-CNN、DeepLab等。

3. 模型训练：

   运用标注数据训练模型,使模型学会区分前景（需要保留的区域）和背景（需要隐藏的区域）。

4. 模型部署：

   将训练好的模型部署到实际应用中。

5. 图像处理：

   • 当需要处理新的图像时,加载模型并输入图像。
   • 模型输出分割结局,其中包含前景和背景的掩码。

6. 隐藏选框外的图像：

   • 根据模型的输出,创建壹个和输入图像同样大致的全零数组（表示背景）。
   • 将前景区域的像素值从输入图像复制到全零数组对应的位置。
   • 输出这个新的数组,它就是选框外的图像被隐藏的结局。

下面内容一个简化的伪代码示例：

def hide_background(image, model):
    # 运用模型对图像进行分割，得到前景掩码
    mask = model.predict(image)
    # 创建壹个和输入图像同样大致的全零数组
    background_hidden = np.zeros_like(image)
    # 将前景区域的像素值从输入图像复制到全零数组
    background_hidden[mask > 0] = image[mask > 0]
    return background_hidden

在实际应用中,无论兄弟们需要运用具体的深度进修框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现上述功能，这只一个特别基础的流程，具体实现会根据所运用的模型和框架有所不同。