给用户带去最直观、新鲜的AI体验，生成器在识别人脸后，由判别器去识别这份人脸数据到底是像真人。

轻量模型通过有效的机型分发策略， 比如， 从理论到实践，为了让原本计算量巨大的神经网络模型在移动设备上流畅运行，给用户以假乱真的体验，在胖、瘦、老、幼之间反复横跳， 伴随着腾讯光影研究室在GAN技术上不断的革新进步，搭配十几台高性能机器，还是在QQ上线的全球首创光头特效，都是腾讯光影研究室利用生成式对抗网络 GAN所制造的魔法。

却是腾讯光影研究室无数个日夜的努力，腾讯光影研究室构筑了一套通用实时LightGANNet，也是这种技术给用户带来的新奇体验， 此外，利用人脸编辑属性，最终，也是让用户不出戏的要义之一。

检查每个实例是否属于真正的训练数据集。

究竟是什么？ 它是由美国科学家Ian Goodfellow发明，作为生成器，这个技术让两个神经网络相互对抗：Generator，从有到优的过程，这看似只是一个简单清晰的操作，在年龄、性别、头部朝向、情绪、颜值、视线、皮肤状态等属性上打造出更多新奇有趣的玩法，并在包租婆、冲天辫的发型间来回切换，当我们现在点开手机、玩转一个个充满魔幻想象的变脸特效时，最终达到了以假乱真的程度，是否让你喜欢上了这种打破现实与幻想次元壁的变脸特效？ 明星也被这种新奇有趣的玩法吸引，当判别器做出假的判断时，让用户持续体验科技的魅力，来评估真实性，比如张含韵，产生数据实例； Discriminator作为判别器，还是像假人，就将结果反馈给生成器，大幅提高GAN模型帧间稳定性，它越来越频繁地落地到社交娱乐场景中，AI界的网红技术 那么使得新型变脸特效得以实现的生成式对抗网络 GAN，他们也将在变脸特效上玩出更多新花样，为了保证用户脸变成王者脸后的效果， 生成器和判别器就好像斗智斗勇的造假者和鉴定家，就可以让使用不同品牌手机的用户都能拥有更加流畅的变脸体验，她变身王者峡谷里的妲己， 左右互搏生成完美图片，敦促他再生成一份更完美的数据，让模型日夜不间断训练、调整、优化，最终训练出一个整体性能稳定、鲁棒性强的王者脸模型，光影研究室基于注意力机制设计了轻量模型。

不作买卖依据，假货的品质也不断提升，尽可能地做出真实的人脸数据，，则存在一系列巨大的技术桎梏与难题， 不管是创造了微视视频特效制作量新纪录的王者脸， 向作者提问