是的，生成对抗网络（GAN）能够生成具体的像素级细节。GAN是一种机器学习模型，由生成器和判别器组成。生成器负责生成以假乱真的样本，而判别器则负责区分生成器生成的样本和真实的样本。这两部分相互竞争、相互学习，通过反复迭代的训练过程，GAN能够逐渐提高生成样本的质量。

    在生成图像的任务中，GAN可以通过学习真实图像的分布，从而生成逼真的、具有细节的图像。通过训练，生成器可以逐渐学会捕捉到图像中的各种细节，如边缘、纹理、颜色等，并且生成出与真实图像相似的结果。

    GAN在图像生成方面的应用已经取得了很多令人惊叹的成果。例如，通过训练一个GAN模型，可以生成逼真的人脸图像、动漫角色、自然风景等各种图像。GAN还常常用于图像修复、图像超分辨率等任务，能够生成缺失或模糊的像素级细节，使图像更加清晰、真实。

    尽管GAN已取得了很大进展，但生成具体的像素级细节仍然是一个挑战。需要更复杂的模型架构、更多的训练数据和更长时间的训练，才能获得更好的细节生成效果。此外，GAN生成的细节也受限于现有的数据分布和训练数据的多样性，可能存在一些不真实或模糊的细节。因此，生成具体的像素级细节仍然是一个研究热点和挑战。