人工智能（AI）本身无法直接操作和调整图片大小，但它可以作为一种工具帮助简化某些图片调整任务，尤其是在编程上下文中或自动化脚本中使用图像库和算法来处理图片大小调整的问题。这里提供一个基础的图片大小调整的方法步骤，基于常规图像处理软件如Photoshop和开源图像处理库如Python中的PIL库。以下以两种场景进行介绍：

一、使用Photoshop或其他图形编辑软件：

打开Photoshop或其他图形编辑软件，具体步骤如下：

1. 打开你想要调整大小的图片。在菜单栏中选择并打开你的图像文件。

2. 在打开图片后，点击主工具栏上方的“图像”按钮。在弹出菜单中，选择“图像大小”。这时会出现一个对话框显示当前图像的大小。

3. 在对话框中，你可以手动输入新的宽度和高度像素值来调整图片大小，或者使用旁边的百分比滑块来缩放图片大小。在对话框底部可以选择是否按比例缩放或者改变分辨率。设置好新的尺寸后，点击“确定”。

4. 保存修改后的图片。在菜单栏中选择“文件”，然后选择“保存”或“另存为”，选择保存位置和格式即可。这样就完成了图片大小的调整。

二、使用Python中的PIL库：

使用Python的PIL库（也称为Pillow），你可以轻松地调整图片的大小。以下是一个简单的例子：

```python

from PIL import Image

import os

# 打开图像文件

img = Image.open('path_to_your_image.jpg') # 将路径替换为你的图片路径

# 调整图像大小（宽度和高度以像素为单位）

img_resized = img.resize((new_width, new_height)) # 将new_width和new_height替换为你想要的新尺寸值

# 保存调整后的图像到文件系统中

img_resized.save('resized_image.jpg') # 更改保存路径和文件名以便覆盖原始文件或存储在不同位置

``` 只需替换上述代码中的路径和尺寸值即可。如果你的需求更复杂，例如涉及到更高级的图像处理操作，可能需要使用更高级的库或框架来实现。在这些场景中，可以利用AI模型辅助完成更高级的图像处理任务，比如基于深度学习的方法对图像进行超分辨率增强等高级任务来改变图片的大小或分辨率等属性。这通常需要相应的专业知识以及对机器学习或深度学习的了解和使用经验。