要提高AI生成的超现实主义图像的质量，可以采用以下策略：

A: 使用高质量的训练数据
B: 调整生成对抗网络的参数
C: 增加图像的分辨率
D: 应用后处理滤镜

每个策略的专业分析如下：

A: 使用高质量的训练数据
高质量的训练数据是生成高质量图像的基础。训练数据的质量直接影响模型的学习效果和生成图像的逼真程度。使用高分辨率、细节丰富且多样性高的训练数据可以帮助模型更好地学习超现实主义图像的特征。

B: 调整生成对抗网络的参数
生成对抗网络（GAN）是生成超现实主义图像的常用技术。通过调整GAN的参数（如学习率、批次大小、网络结构等），可以优化模型的性能，使其生成的图像更加逼真和细致。

C: 增加图像的分辨率
增加图像的分辨率可以使生成的图像更加清晰和细致。高分辨率图像包含更多的像素信息，能够更好地表现图像的细节和纹理，从而提高图像的视觉效果。

D: 应用后处理滤镜
应用后处理滤镜可以进一步提升生成图像的质量。例如，使用锐化滤镜可以增强图像的细节，使用色彩调整滤镜可以优化图像的色彩表现。这些后处理步骤可以使图像看起来更加逼真和具有艺术效果。

综上所述，以上所有策略（A, B, C, D）都可以提高AI生成的超现实主义图像的质量。每个策略在不同方面对图像质量的提升都有所贡献。