AI绘画工具通常使用的深度学习模型主要包括以下几种：

  1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：CNN是最常见的深度学习模型之一，特别适用于处理图像数据。CNN通过一系列的卷积层、池化层和全连接层，从输入的图像中提取出有用的特征，然后用于分类、回归等任务。在AI绘画工具中，CNN可以用来提取图像的基本特征，如边缘、纹理等，为后续的绘画风格转换或图像生成提供基础。

  2. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）：GAN由两部分组成，一个是生成器（Generator），另一个是判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据，而判别器的任务是尽可能准确地判断输入的数据是真实的还是生成的。在AI绘画工具中，GAN被广泛应用于风格转换和图像生成。例如，通过训练一个GAN模型，可以将一张图像转换为另一种风格，或者从一张图像中生成另一种图像。

  3. 自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督的深度学习模型，它学习将输入数据编码为低维表示，然后再从低维表示解码回原始数据。在AI绘画工具中，自编码器可以用来学习图像的低维表示，然后利用这个低维表示进行风格转换或图像生成。

  4. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：RNN是一种适用于处理序列数据的深度学习模型，它可以捕捉序列中的时间依赖性。虽然RNN通常用于处理文本或时间序列数据，但在某些情况下，它也可以用于处理图像数据，例如在处理序列化的图像数据或进行图像生成时。

这些深度学习模型在AI绘画工具中的应用，使得AI能够模仿和学习人类艺术家的绘画技巧和风格，从而生成具有创新性和艺术性的图像作品。