研究生成模型潜空间中的渐进式探索方法，包括了解不同生成模型的特点和应用场景。
开发基于奇异值分解的邻域采样算法，实现对潜空间中满意样本的高效查找。
使用Python和Javascript设计和搭建可视化系统，用于展示渐进式探索的过程和结果，并提供用户交互界面。
进行算法性能评估和系统验证，通过专家和用户实验，验证方法的有效性和可靠性。
项目结果：
提出了一种基于生成模型的渐进式探索方法，能够在潜空间中有效地搜索满意样本。
实现了基于奇异值分解的邻域采样算法，能够高效地在潜空间中进行样本查找。
设计并开发了可视化系统，能够直观地展示探索过程和结果，提供用户友好的交互界面。