作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着AI技术的蓬勃发展、模型的不断改进以及数据量的增长，基于深度学习技术的生成图像技术也越来越火爆。但如何利用深度学习技术合成“真人”风格的图片仍然是一个长期挑战。很多人认为利用GAN（Generative Adversarial Networks）可以合成“真人”风格的图片，但实际上还存在许多限制和困难。因此，本文将系统性地对目前已有的生成图像技术进行总结，梳理其分类，从而更好地帮助读者理解当前的研究方向，掌握未来的发展方向和应用前景。
2.基本概念术语说明
在介绍之前，先介绍一些相关的基本概念和术语。由于本文面向机器学习工程师，因此暂时忽略了算法和编程方面的详细信息。如需了解，可自行查阅相关资料。
生成模型（Generative Model）：生成模型是一个能够根据给定的条件生成新样本的概率模型，它可以用来产生真实或者假的图像、文本等。最早的生成模型主要包括隐马尔科夫模型（HMM）和马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）。近年来，基于深度学习的生成模型发展迅速，例如变分自动编码器（VAE），GAN，生成对抗网络（GAN）。
深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个重要分支，是指由多层神经网络组成的数据学习方法。深度学习已经成为图像识别、视频分析、文字处理等领域的标配工具，对生成图像也是至关重要的。深度学习技术的底层机制能够提取出高级特征，通过组合这些特征再创造新的图像。
图形风格转换（Style Tra