要导出清晰的图片，首先需要使用高质量的图像生成模型和适当的参数设置。以下是导出清晰图像的一般步骤：
1. 训练和调整模型：选择一个高质量的图像生成模型（如GAN）进行训练，并使用适当的数据集和参数进行调整。确保模型在生成图像时能够产生细节丰富、清晰自然的图像。
2. 选择合适的损失函数：在训练过程中，选择适当的损失函数来衡量生成图像与真实图像之间的差异。常用的损失函数有均方误差（MSE）和结构相似度指数（SSIM），它们能够帮助模型生成更加清晰和真实的图像。
3. 使用高分辨率的输入图像：当输入图像的分辨率越高，生成的图像也更有可能是清晰的。因此，在进行图像生成时，尽量使用高分辨率的输入图像。
4. 适当调整模型的参数：在训练过程中，可以尝试不同的风格权重、学习率和迭代次数等参数来得到更好的结果。通过调整参数，可以提高生成图像的质量和清晰度。
5. 使用超分辨率技术：如果需要将低分辨率图像转换为高分辨率图像，可以使用超分辨率技术（如SRGAN）。超分辨率技术能够提高图像的清晰度和细节。
6. 图像后处理：在生成图像后，可以进行一些后处理操作来增强图像的清晰度。例如，可以应用锐化滤镜、降噪算法和色彩校正等操作来改善图像的质量。
需要注意的是，生成清晰图像并不是一步到位的，可能需要进行多次实验和调整才能得到最佳结果。不同的模型和参数设置可能会产生不同的效果，因此需要根据具体情况进行调整和优化。
