绘画照片的生成过程主要包含以下几个步骤：
1. 数据收集与解决：系统需要收集大量的图片数据，这些数据包含不同风格、不同主题的绘画作品。通过对这些数据实预解决如缩放、裁剪、归一化等，以适应实小编的需求。
2. 模型训练：接着利用深度学技术如卷积神经网络（CNN）等，训练一个生成模型。这个模型会学输入图片的特征，并逐渐掌握绘画的技巧和风格。
3. 生成对抗网络（GAN）：在训练进展中，生成对抗网络（GAN）被广泛应用。它由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成新的图片，而判别器则负责判断这些图片是不是合真实的绘画风格。
4. 优化迭代：通过不断优化生成器和判别器的参数，使得生成的图片越来越接近真实绘画作品。
5. 图片生成：当模型训练完成后，客户可以输入一张普通照片，系统会按照所学到的绘画技巧和风格将这张照片转化为具有艺术效果的绘画作品。
6. 后应对： 对生成的绘画作品实行后应对，如调整亮度、对比度、饱和度等，以使画面更加美观。
总结如下：
1. 数据收集与应对
2. 模型训练
3. 生成对抗网络（GAN）
4. 优化迭代
5. 图片生成
6. 后应对
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