生成AI美图的方法有很多种，这里提供一种基于深度学习的图像生成方法：

1、数据准备：首先需要准备大量的高质量图片作为训练数据。这些图片可以是风景、人物、动物等任何你想要生成的类型。

2、模型选择：选择一个适合图像生成的深度学习模型，如GAN（Generative Adversarial Networks）或VAE（Variational Autoencoders）。这两种模型都是目前比较流行的图像生成模型。

3、训练模型：使用准备好的数据集对模型进行训练。在训练过程中，模型会学习到图像的特征和结构，并学会如何生成新的图像。

4、生成图像：训练完成后，就可以使用模型生成新的图像了。你可以通过调整模型的输入参数来控制生成图像的风格和内容。

5、后处理：生成的图像可能需要一些后处理，比如裁剪、调整颜色等，以达到更好的效果。

6、调整参数：根据生成的图像质量，调整模型的参数，直到生成的图像满足你的需求。

7、评估和优化：评估生成的图像质量，如果效果不佳，可能需要进一步优化模型或者调整参数。

以上是一种基本的流程，具体的实现细节可能会因使用的具体模型而异。如果你没有编程经验，也可以使用一些在线的AI图像生成工具，如DeepArt、Prisma等，这些工具可以将一张普通的照片转换为艺术风格的图像。

请注意，这只是一个大致的流程，实际操作中可能会遇到各种问题，需要一定的编程和机器学习知识。