本文介绍了多种深度生成模型在飞行器和汽车空气动力学设计中的应用，如Bezier-GAN和FFD-GAN。这些模型通过优化设计参数，加速形状优化，降低计算成本，提高预测精度，推动汽车设计的高效发展。结合DrivAerNet和RegDGCNN等数据集和模型，进一步提升了汽车空气动力学设计的效率和可持续性。

本文介绍了Bezier-GAN和FFD-GAN等生成对抗网络（GAN）模型在空气动力学设计和形状生成中的创新应用。这些模型无需依赖训练数据即可生成高质量形状，显著提升了设计效率和准确性，具有形状优化和计算流体动力学中的时间和成本优势。