摘要
压缩感知作为一种新兴的信号采集与处理理论，能够以远低于奈奎斯特采样定理的速率对稀疏信号进行采集和重建，近年来受到了广泛关注。
而生成模型，例如变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）等，则在学习数据的潜在分布并生成高质量样本方面展现出强大的能力。
将生成模型引入压缩感知重建，利用其学习到的先验信息，可以有效地提高重建图像的质量和精度。
本文首先介绍了压缩感知和生成模型的基本概念和原理，然后梳理了基于生成模型的压缩感知重建的研究现状，详细介绍了几种主流方法，包括基于VAE、GAN、自回归模型和扩散模型的重建方法，并对这些方法的优缺点进行了分析。
最后，对该领域的未来发展方向进行了展望。
关键词：压缩感知；生成模型；图像重建；变分自编码器；生成对抗网络
随着信息技术的飞速发展，图像数据呈爆炸式增长，对数据存储和传输带来了巨大压力。
传统的信号处理方法基于奈奎斯特采样定理，即采样频率必须大于信号最高频率的两倍才能完整地恢复信号。
然而，对于包含大量冗余信息的自然图像而言，传统的采样方式效率低下，需要采集大量的样本，造成资源浪费。
压缩感知(CompressedSensing,CS)作为一种新兴的信号采集与处理理论，打破了传统采样定理的限制。
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