AI无损放大图片的原理主要是利用深度学习技术，特别是深度卷积神经网络（DCNN）来预测并生成缺失的图像细节。

具体来说，这类系统通常会先通过降采样将高质量样本集转换成低分辨率版本作为输入，并以原图为监督信号进行训练。经过充分学习之后，该模型便具备了根据低清图片生成对应高清结果的能力。由于采用了端到端的学习框架，整个过程无需手动设计复杂的特征提取器或者优化策略，极大地简化了开发流程。