1. 面试官：介绍并解释深度学习中的生成对抗网络（GAN）及其原理。

2. 面试官：探讨生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用，以及在训练过程中可能出现的问题和解决方法。

3. 面试官：比较传统图像生成算法（如基于文本描述的图像生成）与深度学习图像生成算法的优缺点。

4. 面试官：设计一个基于生成对抗网络（GAN）的图像生成模型，要求能够生成逼真的人脸图像，并解释模型的结构和训练过程。

5. 面试官：探索图像超分辨率生成算法，分析其原理并举例说明其应用场景和优势。

6. 面试官：讨论图像风格迁移算法，解释其原理和实现过程，并比较不同风格迁移算法之间的差异。

7. 面试官：探讨生成对抗网络（GAN）在医学影像生成领域的应用，指出其在医学图像生成中的突破和应用前景。

8. 面试官：设计一个创新的图像增强算法，能够自动识别图像中的目标，并对其进行智能增强，提高图像质量。

9. 面试官：分析自动图像标注算法的原理和优势，并探讨其在图像生成与增强中的作用和应用前景。

10. 面试官：探讨生成对抗网络（GAN）在视频生成中的应用，特别是在视频质量提升和内容增强方面的创新应用。