將現實生活中的圖片轉換為捏臉數據的過程通常包括以下步驟。首先利用計算機視覺技術檢測人臉，定位真人圖片的關鍵點，確定面部特征的位置和輪廓。然後，使用深度學習算法，如生成的拮抗網絡(GAN)或變分自編碼器(VAE)，對人臉圖像進行編碼和解碼。這些算法可以學習面部特征表示，並生成與原始圖像相似的面部捏點數據。在訓練過程中，通常需要大量的真實人臉圖像數據作為輸入，以便模型學習豐富的面部特征和變化模式。這項技術的發展離不開大規模的人臉數據集和強大的計算資源。研究人員和工程師使用公共人臉數據集或自己收集的數據集進行訓練，並使用高性能計算設備，如圖形處理器(GPU)或雲計算平臺，以提高訓練和推理的效率。