1. 面试官：设计一种全新的图像生成模型，可以实现从文字描述到图像的生成。

2. 面试官：探讨图像生成模型与自然语言处理模型之间的联合训练方法。

3. 面试官：讨论图像生成模型在不同领域中的应用，例如医学图像、艺术创作等。

4. 面试官：分析图像生成模型中的生成假样本问题，并提出解决方案。

5. 面试官：探讨生成对抗网络（GAN）在图像生成任务中的优势和局限性。

6. 面试官：设计一种基于强化学习的图像生成模型，可以生成符合特定场景要求的图像。

7. 面试官：讨论生成式对抗网络（GAN）中的模式崩溃问题，并提出改进策略。

8. 面试官：分析图像生成模型中的样本多样性问题，并提出改进方法。

9. 面试官：讨论图像生成模型的迁移学习，如何将已训练好的模型应用于新领域的图像生成任务。

10. 面试官：设计一种多模态图像生成模型，可以从多种输入模态中生成多样化的图像内容。