生成画面的AI技术通常指的是基于深度学习和计算机视觉的图像生成模型。这些模型可以通过学习大量的图像数据，生成新的图像或者对现有的图像进行修改。下面是一些生成画面的AI技术的例子：

1、生成对抗网络（GANs）：GANs是一类用于生成数据的深度学习模型。它由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成新的图像，而判别器则负责区分图像是真实的还是生成的。通过训练，生成器可以生成越来越逼真的图像。

2、变分自编码器（VAEs）：VAEs是一种生成模型，可以学习数据的概率分布。它们由编码器和解码器组成。编码器将输入图像映射到潜在空间，而解码器则从潜在空间中重构图像。VAEs可以用来生成新的图像。

3、神经风格转换：这一技术允许将一种图像的风格转移到另一种图像上。例如，可以将梵高的画作风格应用到一张普通的照片上。

4、文本到图像合成：这种技术可以根据文本描述生成图像。例如，给定一句描述如“一个人在海滩上”，AI可以生成一张相应的图像。

5、图像到图像的转换：这类模型可以将一种类型的图像转换为另一种类型的图像，如白天图像转换为夜晚图像，或是将素描转换为真实的照片。

6、深度梦境生成器（Deep Dream）：这是Google开发的一个工具，可以将任何图像转换成具有超现实主义风格的艺术作品。

7、绘画生成：一些AI模型可以从零开始生成绘画作品，模仿特定的艺术风格或艺术家的创作。

这些技术在艺术、设计、娱乐和教育等领域都有广泛的应用。例如，艺术家和设计师可以利用这些技术快速生成创意草图或概念图，电影和游戏行业可以用它们生成逼真的环境或角色设计。

如果你有特定的需求，比如根据文字描述生成图像，你可以使用在线工具如DALLE、Midjourney或Deep Dream Generator等来体验AI生成画面的乐趣。