是的，Transformer 可以应用于图像生成任务。Transformer 最初是为自然语言处理 (NLP) 设计的，但由于其强大的序列建模能力，也被成功地用于计算机视觉任务，包括图像生成、图像描述、图像分类等。

  在图像生成中，Transformer 主要用于处理图像的像素级别的语义分割、填充或修复任务。例如，基于Transformer 的图像生成模型可以通过图像生成模块或生成对抗网络 (GAN) 来生成高质量的图像，甚至可以绘制逼真的人脸、风景等。

  Transformer 在图像生成任务中的优势在于它能够捕捉全局上下文信息，并利用自注意力机制对图像的不同区域进行建模。这使得它能够更好地理解图像的语义内容，从而产生更准确、更自然的生成结果。

  然而，与传统的卷积神经网络相比，Transformer 在处理图像时通常需要更大的计算资源和更长的训练时间。因此，目前在图像生成领域，还有很多其他的模型和算法也被广泛使用，包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 等。这些模型通常结合了卷积神经网络和Transformer 等结构，以充分利用它们在图像特征提取和序列建模方面的优点。

  总结而言，Transformer 在图像生成中的应用前景广阔，但在实践中还需要进一步研究和优化，以提高生成质量和效率。