生成对抗网络中的生成模型可以

生成对抗网络（GAN）是一种由生成模型和判别模型组成的机器学习模型。生成模型在GAN中负责生成与真实数据相似的新样本，而判别模型则负责判断一个样本是真实数据还是由生成模型生成的假数据。

在GAN中，生成模型通常是一个神经网络，也被称为生成器（Generator）。生成器接收一个随机噪声向量作为输入，并通过一系列的神经网络层逐渐将噪声转化为与真实数据相似的输出。生成器的目标是尽可能地生成逼真的样本，以欺骗判别模型。

生成模型的训练过程是通过与判别模型进行对抗训练来实现的。在训练过程中，生成器生成一批假样本，并将这些样本与真实样本一起输入给判别模型。判别模型的目标是尽可能准确地区分真实样本和生成样本。而生成器的目标则是尽可能地生成能够欺骗判别模型的样本。通过反复迭代训练，生成器和判别器相互博弈、相互提升，最终达到一个动态平衡的状态。

生成模型在GAN中扮演着非常重要的角色，它们的设计和训练对GAN的性能和生成样本的质量有着直接影响。目前常用的生成模型包括基于全连接层的生成器、卷积神经网络（CNN）生成器和生成对抗网络（GAN）等。