1. 面试官：使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的艺术作品，分析其生成过程及优缺点。

2. 面试官：探讨基于神经网络的图像超分辨率重建技术，比较不同模型在重建效果和计算复杂度上的差异。

3. 面试官：解释卷积神经网络中的空洞卷积（Dilated Convolution）原理，并说明其在图像分割任务中的应用。

4. 面试官：设计一个深度学习模型，实现从草图到真实图像的图像生成，探讨模型在处理不同复杂度的图像生成任务时的性能表现。

5. 面试官：解释图像风格迁移（Neural Style Transfer）的原理，分析其在艺术创作和图像风格转换中的应用潜力。

6. 面试官：讨论卷积神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism），并探究其在图像处理和图像识别任务中的作用和效果。

7. 面试官：研究图像生成模型中的变分自编码器（VAE）技术，分析其在图像重构、压缩和样式迁移中的应用特点。

8. 面试官：探讨生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）的结合使用，以实现更稳定、更高质量的图像生成效果。

9. 面试官：设计一个端到端的图像去模糊和去噪深度学习模型，并比较不同网络结构在去模糊和去噪效果上的表现。

10. 面试官：研究卷积神经网络中的深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）结构，分析其在图像分类任务中的计算效率和模型精度的权衡。