基于对高级GANs和扩散模型的已有理解，本章着重于将这些技术应用于复杂的生成任务，并整合不同的方法。我们从各个模型家族的核心机制转向它们在复杂场景中的实际部署。

你将学习如何将生成扩展到高分辨率，以及如何构建能根据文本描述合成图像的模型，这常涉及条件控制机制。我们将研究生成数据用于扩充训练集的情况，以及它在隐私保护场景中可能扮演的角色。此外，本章还将介绍这些生成原理在视频合成中的扩展应用，并审视结合了GANs和扩散模型元素的混合架构。讨论内容包括训练大型模型所需计算资源的重要管理考量。实际实现侧重于构建一个条件图像生成系统。