AI绘画虚拟数字人是一种新兴的数字艺术形式，它通过结合艺术和人工智能技术，实现数字化艺术家的创作。虚拟数字人是指使用计算机生成的具有人类外形、特征、行为和情感的数字形象。这种数字形象可以被应用在电影、游戏、动画、虚拟现实以及其他数字媒体环境中。

在实现AI绘画虚拟数字人的过程中，最关键的技术就是生成对抗网络（GAN）。生成对抗网络是由一对相互竞争的神经网络组成的模型。一个网络叫生成器，用来生成虚拟数字人；另一个网络叫判别器，用来判别生成器生成的虚拟数字人和真实数字人之间的差异。生成器和判别器不断地互相博弈、挑战、学习，最终生成器可以生成非常逼真的虚拟数字人，可以很难区分真实数字人和虚拟数字人。

下面是基于Keras框架的MNIST数字图片生成器代码示例：

from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, Conv2D, Conv2DTranspose
from keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D
from keras.models import Sequential, Model
from keras.optimizers import Adam

import matplotlib.pyplot as plt

import sys

import numpy as np

class GAN():

    def __init__(self):
        # Input shape
        self.img_rows = 28
        self.img_cols = 28
        self.channels = 1
        self.img_shape = (self.img_rows, self.img_cols, self.channels)
        self.latent_dim = 100

        optimizer = Adam(0.0002, 0.5)

        self.discriminator = self.build_discriminator()
        self.discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
            optimizer=optimizer,
            metrics=['accuracy'])

        self.generator = self.build_generator()

        z = Input(shape=(self.latent_dim,))
        img = self.generator(z)

        self.discriminator.trainable = False

        validity = self.discriminator(img)

        self.combined = Model(z, validity)
        self.combined.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)


    def build_generator(self):

        model =