近年来，随着人工智能技术的飞速发展，数字人和克隆人逐渐走进我们的生活。数字人，指的是通过计算机渲染出来的虚拟人物，其外表、表情、动作、语音等都极为逼真。克隆人，则指的是通过基因工程技术创造出来的由人类细胞克隆出来的生命体。本文主要介绍如何借助人工智能技术实现ai数字人和克隆人的克隆生成。

1. 基于GAN的数字人克隆

GAN（Generative Adversarial Network）是一类生成对抗网络，其中包括一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络用于产生伪造数据，判别器网络用于将真实数据和伪造数据进行区分。两个网络通过对抗训练不断优化模型，最终生成器网络生成的数据可以越来越逼真。

基于GAN的数字人克隆可以分为以下几个步骤：

1）收集原始数字人数据集，包括人物的三维建模数据、语音、动作和表情数据等。

2）通过GAN网络训练生成器和判别器模型，细调整个网络参数。

3）使用生成器网络生成新的数字人数据，可以通过不断调整输入向量，生成出多个不同样貌、不同姿态的数字人。

4）通过后期精细处理，比如添加光影效果、纹理等，使得生成的数字人更逼真。

以下是基于Tensorflow和Keras实现GAN网络的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, Model, Input

def generator():
  inputs = Input(shape=[100])
  x = layers.Dense(7*7*256, use_bias=False)(inputs)
  x = layers.BatchNormalization()(x)
  x = layers.LeakyReLU()(x)
  x = layers.Reshape((7, 7, 256))(x)
  x = layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)(x)
  x = layers.BatchNormalization()(x)
  x = layers.LeakyReLU()(x