随着人工智能（AI）的快速发展和普及，越来越多的技术开始得以实现。其中，最吸引人的之一便是“ai图片生成数字人”。这项技术可以将一张普通的肖像照片转化成一张类似于真实人物的数字人。

这项技术是由机器学习（Machine Learning）领域下的生成对抗网络（GAN）技术实现的。GAN的基本结构是由两个神经网络组成的。一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络的主要目的是生成尽可能逼真的图片，而判别器网络则需要判断该图片是否为真实的。这两个网络不断进行相互博弈，以逐步提升生成器的生成能力。最终，生成器能够生成出非常接近于真实的数字人。

现在让我们看一下具体的代码实现。对于这项技术，需要准备一些必要的库和资源。

首先，我们需要安装Python和TensorFlow。然后，需要下载“vgg16预训练模型”和“人脸关键点检测器”的预训练模型。这些模型可以在网上找到。

接着，我们需要运行以下代码，实现数字人的生成：

import tensorflow as tf

# 加载预训练模型
model_path = "vgg16_pretrained_weights.ckpt"
saver = tf.train.import_meta_graph(model_path + '.meta')
saver.restore(sess, model_path)

# 导入人脸关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 生成对抗网络的结构和训练模型
class DCGAN(object):
    def __init__(self, input_dims, output_dim):
        self.input_dims = input_dims
        self.output_dim = output_dim

        self.discriminator = self.build_discriminator()
        self.generator = self.build_generator()

# 定义输入参数
input_dims = (64, 64, 3)
output_dims = (64, 64)
model = DCGAN(input_dims, output_dims)

# 载入模型参数
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess