虚拟人脸生成技术是计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一，随着深度学习的不断发展，基于各类生成对抗网络的虚拟人脸生成技术逐渐成了研究的热点。针对虚拟人脸生成技术的研究，提出了一种基于StyleGAN的虚拟人脸生成技术。算法包括训练和生成两个主要步骤。在训练阶段，采用了大规模的真实人脸数据集，结合StyleGAN的生成能力，训练出了高质量的虚拟人脸生成模型。在生成阶段，使用了训练好的模型，通过对输入噪声向量的调整以及预先对人脸的对齐，生成高度逼真的虚拟人脸图像。同时，通过引入一个Pix2Pix网络，提升了将图像映射到潜在空间的速度，大大改善了StyleGAN网络的缺点。为了验证提出的算法的有效性和优越性，进行了大量的实验和对比分析。实验结果表明，算法在生成虚拟人脸图像的逼真度、多样性和真实性等方面均有显著提高，同时还能够避免传统虚拟人脸生成技术中存在的一些缺陷和问题。