AI生成数字人网站是基于人工智能技术和计算机图形学技术开发的一个在线应用程序，主要用于生成具有人类特征的数字化人物形象。

技术原理

AI生成数字人网站的技术原理主要包括以下两个方面：

1.深度学习技术

通过大量的数据集训练，生成对人脸、人体等特征的识别与分析模型。该模型使用卷积神经网络和递归神经网络等深度学习技术进行训练，能够对图片中的目标进行快速、准确的识别，进而完成数字人的生成。

2.计算机图形学技术

通过计算机图形学技术，对分析所得人体三维模型进行渲染和动作控制，以生成可拍摄和显示的类人形象。

代码示例

使用Python语言和TensorFlow框架可以很方便地实现数字人生成的应用程序。

1.安装TensorFlow和OpenCV库：

pip install tensorflow

pip install opencv-python

2.导入程序所需模块：

import tensorflow as tf

import cv2

import numpy as np

3.加载训练好的模型文件：

sess = tf.Session()

saver = tf.train.import_meta_graph('model/model.meta')

saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('model/'))

4.读取待生成的样本图片：

img = cv2.imread('samples/1.jpg')

5.将图片数据进行预处理：

img = cv2.resize(img, (128, 128))

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

img = np.array(img).astype(np.float32)

img = np.multiply(img, 1.0 / 255.0)

6.通过已加载的模型文件进行图像生成：

graph = tf.get_default_graph()

x = graph.get_tensor_by_name("input:0")

gen = graph.get_tensor_by_name("generator/Tanh:0")

output = sess.run(gen, feed_dict={x: np.reshape(img, (1, 128, 128, 3))})

7.显示生成的数字人像：

output = np.array(output)

output = np.reshape(output, (128, 128, 3))

output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_RGB2BGR)

cv2.imshow("generated image", output)

cv2.waitKey(