AI绘画midjourney实现高质量的绘画，主要依赖以下技术：

1. 生成对抗网络（GANs）：midjourney使用了GANs来训练模型。GANs是一种由生成器和判别器组成的模型，通过对抗学习的方式，使生成器能够生成逼真的图像，同时判别器能够准确地判断生成的图像是否真实。midjourney训练的GANs模型可以生成高质量的绘画作品。

2. 深度学习：midjourney使用深度学习算法来训练模型。深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络，可以从大量的数据中学习并提取特征，从而实现高级的任务。midjourney通过深度学习算法，可以学习艺术家的绘画风格和技巧，从而生成具有艺术性的绘画作品。

3. 卷积神经网络（CNNs）：midjourney使用了CNNs来处理图像数据。CNNs是一种专门用于处理图像的神经网络，通过使用卷积层、池化层等特殊的网络结构，可以有效地提取图像的特征。midjourney的模型通过CNNs可以学习并理解绘画作品中的颜色、纹理、形状等特征，从而生成具有细腻和真实感的绘画作品。

4. 自动编码器（Autoencoders）：midjourney使用了自动编码器来学习绘画的特征表示。自动编码器是一种无监督学习的算法，通过将输入数据压缩成一个低维的表示，再通过解码器将低维表示重构为原始数据。midjourney的自动编码器可以学习绘画作品的高级特征，并在生成绘画作品时使用这些特征。

5. 风格迁移（Style Transfer）：midjourney使用了风格迁移技术来将不同绘画风格融合在一起。风格迁移是一种将一个图像的风格应用于另一个图像的技术，通过将一个图像的内容特征与另一个图像的风格特征相结合，可以生成具有新风格的图像。midjourney利用风格迁移技术，可以将不同艺术家的绘画风格融合在一起，生成具有独特风格的绘画作品。

6. 数据增强（Data Augmentation）：midjourney使用了数据增强技术来扩充训练数据集。数据增强是一种通过对原始数据进行随机变换和扩充，生成更多样化的数据来增加模型的泛化能力的技术。midjourney通过对原始绘画作品进行旋转、缩放、平移等操作，生成多样化的训练数据，从而提高模型的性能和生成的绘画作品的质量。

总之，AI绘画midjourney实现高质量的绘画主要依赖生成对抗网络、深度学习、卷积神经网络、自动编码器、风格迁移和数据增强等技术。这些技术的综合应用使得midjourney能够生成具有艺术性、真实感和独特风格的绘画作品。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士汇集全球前沿的AI模型，并实时跟踪技术潮流，仅一次注册，即刻开启您AI科技领域的尖端之旅。