图像生成技术对计算资源有一定的要求。不同的图像生成技术具有不同的要求，这取决于算法的复杂性和所需的计算量。

  首先，生成高分辨率图像通常需要更多的计算资源。例如，在传统的生成对抗网络（GAN）中，使用深度卷积神经网络生成图像，这样的模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。高分辨率图像需要更多的参数和计算量来捕捉更多的细节和纹理。

  其次，生成复杂的图像可能需要更长的时间和更多的内存。例如，在条件生成对抗网络（cGAN）中，生成特定风格、特征的图像需要更多的计算资源来处理输入的条件信息。此外，一些图像生成技术可能需要使用大规模的数据集进行训练，这需要更多的存储和计算资源。

  另外，生成多样化的图像可能需要更多的计算资源。有些图像生成技术通过在潜在空间中进行插值或采样来生成不同风格或变体的图像。这样的操作可能需要更多的计算资源来处理潜在空间的操作。

  最后，实时图像生成通常需要更高的计算资源。在一些应用中，如虚拟现实或实时视频游戏中，需要实时生成图像以满足用户的交互需求。这要求系统能够在短时间内生成图像，因此需要更高的计算速度和更低的延迟，这可能需要专门的硬件加速或优化算法。

  综上所述，图像生成技术对计算资源的要求取决于图像的分辨率、复杂性、多样性以及是否需要实时生成。更高的分辨率、复杂性、多样性或实时性通常需要更多的计算资源来满足需求。