一、引言

随着人工智能技术的飞速发展其在图像解决领域的应用日益广泛。不仅可以识别和分析图像还能利用先进的技术手段创作出极为逼真的现实照片。本文将探讨怎样去利用生成对抗网络（GAN）等先进技术创作出符合人类审美的现实照片。

二、创作现实照片的技术原理

1. 生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络是创作现实照片的核心技术。GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成新的图像而判别器的任务则是判断输入的图像是真实图像还是生成器生成的图像。通过不断迭代训练生成器能够生成越来越接近真实图像的图片。

2. 深度学习算法

深度学习算法是GAN的基础。通过卷积神经网络（CNN）等算法能够从大量图片中学习到图像的纹理、颜色、形状等特征从而生成新的图像。

三、创作现实照片的步骤

1. 收集图片

需要收集一张要实行写实的图片。这张图片可是任何场景，如人物、风景、建筑等。图片的优劣越高，生成的现实照片效果越好。

2. 选择写实工具

目前有许多写实工具可供选择，如DeepArt、Artbreeder等。这些工具大多基于GAN技术，使用者能够依照本身的需求选择合适的工具。

3. 安装工具

选择好工具后，需要安装相应的软件包和插件。安装完成后，使用者可开始对图片实施写实解决。

4. 参数调整

在写实期间，客户可依照个人喜好调整色彩、线条、饱和度等参数，使生成的图片更符合本身的审美。

5. 训练生成器

将收集到的图片输入到生成器中，生成器会依照图片的特征生成新的图像。在训练期间，生成器会不断调整参数，使生成的图像越来越接近真实图片。

6. 判别器判断

生成器生成的图像会输入到判别器中，判别器会判断这些图像是真实图片还是生成器生成的。假使判别器判断为真实图片，则生成器继续生成新的图像；倘使判断为生成器生成的图像，则生成器调整参数，重新生成图像。

四、创作现实照片的优势

1. 升级创作效率

技术能够自动完成图像的创作过程，大大加强了创作效率。对艺术家和设计师对于，技术可节省大量时间和精力，让他们更专注于创作。

2. 拓宽创作空间

技术能够生成各种风格和场景的图像为艺术家和设计师提供了更广阔的创作空间。通过技术，艺术家可尝试不同的创作风格，丰富本人的作品。

3. 减少创作成本

传统摄影和绘画创作需要投入大量时间和金钱，而技术能够减少创作成本。通过工具，客户能够在短时间内生成高品质的现实照片，节省了创作成本。

五、结论

技术为现实照片的创作提供了新的途径。通过生成对抗网络等先进技术，能够生成符合人类审美的现实照片。随着技术的不断发展，其在图像应对领域的应用将更加广泛，为人类带来更多惊喜。在未来，与现实照片的结合将推动摄影和绘画艺术的发展为艺术家和设计师提供更多创作灵感。