现有GAN，WGAN,Cycle GAN,还有什么网络？

现有深度学习领域中除了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）及其变种如 Wasserstein GAN（WGAN）、CycleGAN，还有其他一些著名的生成模型：

1. **自回归模型** (Autoregressive Models): 如PixelRNN、WaveNet，它们通过逐像素或时间步自条件地预测数据，常用于图像和音频生成。

2. **变分自编码器** (Variational Autoencoders, VAEs): 这类模型包含编码器和解码器，通过学习潜在空间来生成新的样本，例如DRAW和VAE++。

3. **贝叶斯生成网络** (Bayesian Networks and Variational Inference): 如Bayesian PixelCNN和Flow-based models，利用概率图模型生成多样化的输出。

4. **注意力机制** (Attention Mechanisms): Attention-Guided Generative Model 和 Transformer 结合可以生成复杂的序列数据，如M6等。

5. **混合生成模型** (Hybrid Models): 比如将VAEs和GANs结合的如InfoGAN或Conditional GANs（条件GAN），允许更多的控制和多样性。

6. **风格迁移网络** (Style Transfer Networks): 包括像DeepDream和Neural Style这样的技术，尽管不是严格意义上的生成模型，但在艺术和视觉领域有广泛应用。