Heygen算法是一种用于生成对抗网络（GANs）的算法，在机器学习模型训练过程中扮演着重要的角色。GANs由生成器和判别器组成，生成器用于生成假样本，而判别器则用于区分真实样本和假样本。
Heygen算法通过优化生成器和判别器之间的对抗损失函数，帮助生成器生成更逼真的假样本，同时帮助判别器更好地区分真实和假样本。通过不断优化生成器和判别器的参数，Heygen算法能够提高GANs的性能，生成更加逼真的样本，从而提升模型的表现。
总的来说，Heygen算法在机器学习模型训练过程中的角色是优化生成对抗网络，帮助模型生成更加逼真的数据，提升模型的性能和表现。