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数据集准备:首先,需要收集大量的人像图片作为训练数据。这些数据将帮助AI学习人类面部特征和规律。 构建神经网络:根据收集到的数据,构建一个深度学习模型。这个模型通常包括多个卷积层和全连接层,用于提取图像特征和进行图像生成。 训练模型:将数据集输入到神经网络中,进行大量的训练。
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数据收集:收集大量的人像图片作为训练数据,包括各种不同角度、表情、光照等情况下的人像图片。 模型训练:使用收集到的人像图片数据,通过训练生成对抗网络(GAN)等模型,让模型学习如何生成逼真的人像图像。 合成生成:经过训练的模型可以输入一张随机噪声图片,通过生成器生成一个逼真的人像图像。
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