添加智能滤镜的方法可以分为以下几点：
1. 确定需求：首先要明确需要什么样的滤镜，比如发亮、柔化、锐化等等，然后根据需求选择相应的滤镜。
2. 应用模型：智能滤镜需要使用相关的深度学习或计算机视觉模型进行训练和应用，因此需要选择合适的模型，并进行训练和优化。
3. 数据集准备：准备合适的数据集对模型的训练十分重要，可以收集大量的图片进行标注和处理，以便于模型识别和应用不同的滤镜。
4. 图像处理算法：根据滤镜的种类和需求，选用适当的图像处理算法实现滤镜效果，比如高斯模糊、锐化、对比度调整、色彩变换等等。
5. 实现与调优：实现智能滤镜的过程中需要进行不断的调试和优化，比如处理速度、滤镜效果、精度等方面的优化，以达到最佳的使用效果。
总之，添加智能滤镜需要经过一系列的步骤，并需要寻找合适的方法和技术来实现。通过不断的实践和应用，可以不断完善和提升智能滤镜的效果和性能。
