要实现AI写实风格不放大，可以考虑以下方法：
训练数据：首先，要保证训练数据是足够且高质量的。使用高分辨率的图像或3D模型作为训练数据可以帮助AI更好地学习对象的细节和纹理。
模型架构：选择合适的模型架构也是关键。使用具有卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等结构的模型，这些模型可以更好地捕捉图像的局部细节。
损失函数：在训练过程中，使用适当的损失函数可以帮助AI更好地重建输入的图像。例如，使用L1或L2损失函数可以最小化原始图像与生成图像之间的差异。
分辨率调整：如果需要生成较小尺寸的图像，可以在输出前对图像进行分辨率调整。使用插值算法（如双线性插值或最近邻插值）来缩小图像，同时保持细节和纹理不变。
调整超参数：在训练过程中，可以调整超参数（如学习率、批量大小等）来优化模型的性能。这些超参数可以帮助AI更好地学习输入数据的特征。
多尺度训练：多尺度训练是指在不同尺寸下训练模型。这种方法可以帮助AI更好地适应不同尺寸的输入图像，从而在不同分辨率下生成高质量的写实风格图像。
条件生成对抗网络（Conditional GAN）：使用条件生成对抗网络，可以更好地控制生成图像的属性。通过给模型提供额外的条件（如对象类别、光照等），可以更准确地生成符合要求的写实风格图像。
图像优化：在生成图像后，可以使用图像优化技术来提高图像质量。例如，使用图像去噪、对比度增强等技术来提高生成图像的视觉效果。
总之，要实现AI写实风格不放大，需要综合考虑训练数据、模型架构、损失函数、分辨率调整、超参数调整、多尺度训练和条件生成对抗网络等方法。