提高AI生成的超现实主义图像的质量可以通过多种策略来实现。以下是对每种策略的专业分析：

A: 使用高质量的训练数据
高质量的训练数据是任何机器学习模型成功的基础。对于生成超现实主义图像，使用高分辨率、细节丰富的训练数据可以帮助模型学习到更多的细节和复杂的纹理，从而生成更加逼真的图像。

B: 调整生成对抗网络的参数
生成对抗网络（GANs）是生成高质量图像的常用方法。通过调整GAN的参数，如学习率、网络结构和损失函数等，可以优化模型的性能，从而生成更高质量的图像。

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包含更多的细节和更高的清晰度。这对于超现实主义图像尤为重要，因为这些图像通常需要高度的细节和逼真的视觉效果。

D: 应用后处理滤镜
应用后处理滤镜可以进一步增强图像的质量和视觉效果。后处理滤镜可以用于调整色彩、对比度、锐化等，从而使图像看起来更加逼真和细致。

综上所述，所有选项（A、B、C、D）都可以在不同程度上提高AI生成的超现实主义图像的质量。因此，正确答案是：

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