1. 面试官：介绍生成对抗网络（GAN）的基本原理和工作过程。

2. 面试官：讨论生成对抗网络（GAN）在计算机视觉中的应用，并举例说明。

3. 面试官：解释生成对抗网络（GAN）中的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的作用和关系。

4. 面试官：讨论生成对抗网络（GAN）中的模式崩溃问题（Mode Collapse），并提出解决方案。

5. 面试官：深入讨论生成对抗网络（GAN）中的损失函数（Loss Function）及其优化方法。

6. 面试官：探讨生成对抗网络（GAN）在图像生成（Image Generation）和图像编辑（Image Editing）方面的技术突破和挑战。

7. 面试官：评述生成对抗网络（GAN）与变分自编码器（VAE）的异同以及各自在计算机视觉中的优势和劣势。

8. 面试官：讨论生成对抗网络（GAN）的潜在应用和发展前景，包括现有挑战和未来可能的解决方案。

9. 面试官：探究生成对抗网络（GAN）在视频生成和视频编辑中的挑战和创新应用，并分析相关技术原理。

10. 面试官：思考生成对抗网络（GAN）在医学图像处理和医学影像分析中的潜在作用和未来发展方向。