生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）是深度生成模型中比较常用的两种模型，它们可以用于生成具有高度真实感的图像和文本等内容。下面结合实际案例来详细说明深度生成模型的应用。

1、GAN和VAE的原理和应用

GAN是一种由生成器和判别器两个模型构成的神经网络模型，其中生成器负责生成假的图像样本，判别器则负责判断图像是否真实。生成器不断尝试生成更加真实的图像样本，而判别器则尝试辨别生成器生成的图像是否真实。两个模型相互博弈、相互训练，最终生成器会不断提升生成图像的真实度，达到逼真的效果。GAN的一个重要应用就是图像生成，如生成逼真的人脸、街景等。

VAE是一种基于自编码器的生成模型，可以用于生成样本，例如图像、文本等。VAE通过潜在向量空间（latentspace）来表示数据的特征，通过对这个向量空间的采样，可以生成新的数据样本。VAE可以用于图像的自动生成、视频的自动生成、语音的自动生成等，可以实现图像、视频和音频的压缩和降噪。

2、GAN的改进和应用案例

GAN在实际应用中存在一些问题，如训练过程不稳定、生成样本缺乏多样性等。针对这些问题，研究人员提出了一些改进算法，如条件GAN（CGAN）、WassersteinGAN（WGAN）、注意力机制GAN（AttnGAN）等。

以AttnGAN为例，它是一种基于注意力机制的图像生成模型，可以生成更加细致、多样化的图像。AttnGAN通过在生成器中引入注意力机制，可以更加准确地控制生成器的输出，并生成更加真实、多样化的图像。AttnGAN可以应用于图像描述、生成漫画、生成卫星图像等领域。

3、生成模型在计算机视觉和自然语言处理中的应用

生成模型在计算机视觉和自然语言处理领域中有着广泛的应用。以下是一些实际案例：

图像生成：GAN和VAE可以生成逼真的图像，这对于生成虚拟现实环境或训练数据集非常有用。例如，一些GAN模型可以从文本描述中生成逼真的图像，这对于产品设计和虚拟现实游戏开发非常有用。

图像修复：通过将修复前后的图像输入到GAN模型中，可以生成高质量的修复图像。例如，有些模型可以从低分辨率的图像中恢复高分辨率的图像，这对于图像处理和视频编码非常有用。

风格迁移：GAN可以将一个图像的风格应用到另一个图像上，从而创造出新的图像。例如，有些模型可以将一张艺术家的风格应用到一张普通的照片上，从而创造出一幅艺术品。

文本生成：GAN和VAE可以从给定的文本中生成逼真的段落或文章。这对于自然语言处理和文本生成非常有用。例如，有些模型可以从摘要中生成文章，这对于新闻报道和内容创作非常有用。

对话生成：GAN和VAE可以生成具有上下文感知能力的自然对话。这对于开发智能聊天机器人和虚拟客服非常有用。例如，有些模型可以通过观察现有的对话历史来生成逼真的对话，这对于人工智能客服和社交媒体上的智能对话非常有用。

生成模型在计算机视觉和自然语言处理领域中具有很多潜在的应用，而且还有很多未被开发的领域。随着这些技术的不断发展，可以看到更多创新和应用。