生成一样的脸是一个复杂的任务，通常涉及到人脸生成和合成技术。AI可以通过深度学习和生成对抗网络（GAN）等技术来实现这一目标。下面是一般的步骤：

1. 数据收集：首先需要收集大量的人脸图像数据，包括各种角度、表情和特征的人脸图像。这些数据将用于训练AI模型。

2. 模型训练：使用深度学习方法，可以训练一个生成对抗网络（GAN）模型。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成逼真的人脸图像，而判别器则负责区分真实图像和生成图像。

3. 生成人脸：通过输入一张随机噪声或其他特征，生成器可以生成一张逼真的人脸图像。这一过程可以通过调整生成器的参数和输入来控制生成的脸部特征和风格。

4. 调整和优化：生成的人脸可能不完全符合要求，需要进行进一步的调整和优化。可以通过调整生成器的参数，增加训练数据或者使用其他图像处理技术来改善生成结果。

需要注意的是，生成一模一样的脸可能是具有伦理和隐私风险的，因为可能会涉及到未经授权使用他人肖像的问题。在进行人脸生成和合成时，务必遵守法律法规和伦理准则，并尊重他人的权益和隐私。