利用图像生成技术进行图像修复是指通过生成模型，根据已有的图像信息来恢复丢失、损坏或模糊的图像细节。以下是一些常见的图像生成技术，可以在图像修复中应用：

  1. 自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督学习模型，可以学习输入数据的低维表示。在图像修复中，可以使用自编码器将完整的图像作为输入，训练模型来重建丢失或损坏的部分。通过将损坏部分与完整图像进行对比，实现对缺失部分的填补。

  2. 对抗生成网络（GAN）：GAN由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成图像，判别器负责判断生成的图像与真实图像的差异。在图像修复中，利用GAN的生成器部分可以通过输入损坏图像和完整图像的部分作为条件，生成修复后的图像。

  3. 基于稀疏编码的方法：稀疏编码是一种通过寻找一组稀疏表示来重建图像的方法。在图像修复中，可以通过使用已知图像的稀疏表示来填补损坏的部分。这种方法适合用于修复小范围的损坏，如划痕或噪声等问题。

  4. 卷积神经网络（CNN）：CNN在图像处理领域表现出色，可以学习图像的特征表示。在图像修复中，可以利用已有图像的特征来修复丢失或损坏的部分。通过训练一个CNN模型，将输入的损坏图像映射到完整的图像，实现图像的修复。

  图像修复涉及到的技术还有很多，以上只是其中一些常见的方法。在实际应用中，根据具体问题的特点和数据集的情况，选择合适的图像生成技术进行修复。此外，修复结果的质量受到训练数据的质量和多样性、生成模型的选择、损失函数的设计等因素的影响，需要在实验中不断调优和改进。