1. 面试官：如果你要设计一个能够生成逼真艺术作品的图像生成模型，你会选择怎样的算法和架构？为什么？

2. 面试官：图像生成模型中的对抗生成网络（GAN）和变分自编码器（VAE）有什么区别？它们各自适合哪些场景？

3. 面试官：在图像生成中，你认为传统的生成模型和深度学习方法有什么不同之处？深度学习在图像生成中的优势是什么？

4. 面试官：如何评价图像生成模型的质量和逼真度？有哪些指标可以用来衡量？

5. 面试官：如果你需要对生成的图像进行重建，你会选择哪种图像重建算法？为什么？

6. 面试官：图像生成和重建中常用的损失函数有哪些？它们分别适用于哪些场景？

7. 面试官：如何处理图像生成中的样本不平衡问题？有哪些方法可以应对？

8. 面试官：图像生成的模型训练中可能会遇到的梯度消失和梯度爆炸问题应该如何解决？

9. 面试官：在图像生成中，如何利用自监督学习的方法进行模型训练？有哪些经典的自监督学习算法可以应用？

10. 面试官：如果你需要设计一个图像生成模型的实时应用系统，你会考虑哪些因素？如何保证实时性和性能？