1. 面试官：如果你是一张图片，你会选择成为哪一种图片，为什么？

2. 面试官：请解释生成对抗网络 (GAN) 的工作原理和应用场景。

3. 面试官：如何利用自编码器进行图像生成？请提供一个具体的例子进行说明。

4. 面试官：探讨条件生成对抗网络 (cGAN) 在图像生成中的优势和局限性。

5. 面试官：描述像素递归模型 (Pixel Recursive Super Resolution) 的原理及其在图像增强中的应用。

6. 面试官：解释变分自编码器 (VAE) 在图像生成中的作用，并讨论其与传统自编码器的区别。

7. 面试官：探讨生成对抗网络 (GAN) 与变分自编码器 (VAE) 结合的方法 (VAE-GAN) 在图像生成中的优势。

8. 面试官：说明流动光滑网络 (Flow-based Generative Models) 在图像生成中的独特特点并举例展示其应用。

9. 面试官：对比自回归模型、自编码器模型和生成对抗网络模型在图像生成中的优缺点。

10. 面试官：你认为未来图像生成与增强领域最可能出现的突破性技术是什么，为什么？