使用AI绘制大量图像：实现批量生成18万张图像的方法

在本文中，我将介绍一种方法，利用人工智能技术来批量生成约18万张图像。我们将使用深度学习模型和Python编程语言来实现这一目标。以下是详细的步骤和源代码示例。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于生成图像的数据。可以使用现有的数据集，或者根据需要自己创建数据。对于本示例，我们使用一个简单的示例数据集，其中包含几种不同的形状（如正方形、圆形和三角形）。

2. 构建深度学习模型
   接下来，我们将构建一个深度学习模型，该模型将学习生成不同形状的图像。我们使用生成对抗网络（GAN）作为模型的基础架构。GAN由两个主要组件组成：生成器和判别器。

   生成器的作用是接收一个随机噪声向量作为输入，并输出一个合成的图像。判别器的作用是接收一个图像作为输入，并预测该图像是真实图像还是合成图像。通过训练生成器和判别器之间的竞争，我们可以逐步改进生成器的能力，使其生成更逼真的图像。

   下面是一个简化的生成器和判别器的示例代码：

# 生成器
def build_generator():
    model