写一个gan生成卡通图片的模型

生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，它包含两个网络：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的图像，而判别器的作用是识别真实图像和生成的图像。

要使用GAN生成卡通图片，需要准备一个训练数据集，其中包含许多卡通图片。然后，可以使用Convolutional Neural Network (CNN) 来设计生成器和判别器网络。

在训练过程中，生成器会不断生成新的图像，而判别器会尝试分辨这些图像是真实的还是生成的。当判别器学会识别真实图像和生成图像之后，生成器会不断调整其参数，以生成更逼真的图像。

最终，生成器会学会生成与真实图像相似的卡通图片，可以用来生成新的图像。