在深度学习领域，有许多算法被用于图像生成任务。以下是一些常见的深度学习算法：

  1. 生成对抗网络（GANs）：GANs 是一种用于生成新图像的算法，它由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器试图生成看起来真实的图像，而判别器则试图区分真实图像和生成图像。通过交替训练这两个网络，GANs 可以生成逼真的图像。

  2. 变分自编码器（VAEs）：VAEs 是一种基于概率编码和解码的生成模型。它将输入图像编码为潜在空间中的潜在变量，并从潜在变量中解码生成新的图像。VAEs 可以用于图像生成，同时也能进行图像重建和潜在空间插值等任务。

  3. 自回归模型：自回归模型是一种序列生成模型，可以用于生成图像。这些模型基于概率分布，使用概率模型来预测每个像素的条件概率。常见的自回归模型包括 PixelRNN, PixelCNN 等。

  4. Transformer 模型：Transformer 模型最初是为自然语言处理任务设计的，但也可以用于图像生成。通过自注意力机制和多层感知机，Transformer 模型可以对输入图像进行编码和解码，生成新的图像。

  5. 深度贝叶斯模型：深度贝叶斯模型结合了深度学习的表达能力和贝叶斯推理的优势。这些模型可以进行图像生成，并且还能根据观察到的数据进行不确定性估计。

  除了上述算法，还有许多其他的深度学习算法用于图像生成任务。这些算法的选择通常取决于具体的应用需求和数据特征。