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基于GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络）的人脸生成图片替换系统可以分为以下几个步骤来实现：

1. 数据准备与预处理：
- 首先需要收集大量的面部图像作为训练集。这些图片可以从公开的数据集中获取，或者通过其他合法途径收集。
- 对收集到的图片进行预处理，比如裁剪、调整大小至统一尺寸、灰度化或归一化等，以便于模型训练。此外，还可能包括对人脸特征点定位、背景去除等更复杂的预处理操作，以提高后续生成的质量。

2. 设计并训练GAN模型：
- 构建生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是从随机噪声中生成逼真的人脸图像；而判别器则负责区分输入图像是真实的还是由生成器产生的假图像。
- 交替优化这两个部分：固定一方更新另一方的参数，直到达到纳什均衡状态，即生成器能够产生足够逼真的图像让判别器难以分辨真假为止。
- 训练过程中需要注意设置合适的超参数，如学习率、批次大小等，并采用适当的损失函数来指导模型学习。

3. 人脸检测与对齐：
- 在实际应用时，首先使用人脸检测算法找到目标图像中的脸部区域。
- 接着利用关键点检测技术确定眼睛、鼻子、嘴巴等重要部位的位置，然后根据这些信息调整原始图片的角度、位置等，使之与其他图片保持一致，便于替换操作。

4. 图像合成与后处理：
- 将经过训练的GAN模型应用于已准备好（即进行了适当对齐处理）的目标人脸区域，生成新的面孔图像。
- 最后一步是对合成结果进行精细调整，比如颜色匹配、边缘平滑等，确保新生成的脸部自然地融入原图背景中，看起来更加真实可信。

以上就是基于GAN的人脸生成图片替换系统的大致流程。值得注意的是，在开发此类应用时必须遵守相关法律法规，尊重个人隐私权，不得用于非法目的。