实现文本到图像的生成可以使用深度学习模型，其中最常用的方法是使用生成对抗网络（GAN）。具体来说，可以采用以下步骤来实现文本到图像的生成：
数据准备：收集包含文本描述和图像对应关系的数据集。这些数据可以是图片和对应的文字描述，可以从公开数据库中获取或者自己收集。
文本编码：将文本描述转换成数字或向量表示，以便输入到深度学习模型中。可以使用词嵌入等技术来将文本转换为向量。
搭建生成对抗网络模型：构建一个生成器和一个判别器模型。生成器负责根据输入的文本生成图像，判别器则用来评估生成的图像与真实图像之间的相似度。
训练模型：使用训练数据集来训练生成对抗网络模型。通过不断迭代优化生成器和判别器的参数，使其能够生成逼真的图像。
生成图像：当模型训练完成后，可以输入新的文本描述到生成器中，生成对应的图像。
通过以上步骤，就可以实现文本到图像的生成。当然，在实际应用中还需要对模型进行调优和优化，以获得更好的生成效果。Midjourney 可以通过深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现文本到图像的生成。