生成式人工智能背后的理论基础主要涉及以下几个方面：

1. 深度学习 ：深度学习是生成式AI的核心技术之一，通过构建多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式。这些网络能够从大量复杂数据中提取出有用的特征，并进行高效的数据表示和处理。

2. 神经网络 ：神经网络模型是生成式AI的基础架构，通过模拟人脑神经元的工作原理，进行数据的非线性变换和层次化表示，从而能够处理复杂的模式和数据。

3. 生成对抗网络（GANs） ：GANs由生成器和判别器组成，通过对抗性训练使生成器能够产生越来越逼真的数据。这种方法在图像生成、视频生成等领域取得了显著成果。

4. 变分自编码器（VAEs） ：VAEs通过学习数据的潜在表示来生成新数据，具有良好的生成质量和多样性。它们在图像和音频生成等任务中表现出色。

5. 概率模型 ：生成式AI利用概率模型来描述数据的分布和生成过程，从而生成符合数据规律的新内容。

6. 数据驱动原理 ：生成式AI依赖于大量数据进行学习和生成，数据的质量和多样性对生成结果有重要影响。通过不断反馈循环优化模型和算法，可以提高生成结果的质量和准确性。

7. 反馈循环优化 ：在生成式AI中，通过不断地接收用户反馈和数据，模型可以持续学习和改进，从而提高生成内容的质量和多样性。

8. 系统理论 ：从系统理论的角度看，生成式AI包括数据、算法和算力三个核心要素。数据是AI的基石，算法是AI的灵魂，算力是AI的推手。生成式AI通过这些要素共同作用，实现原创内容的生成。

综上所述，生成式人工智能的理论基础主要依赖于深度学习、神经网络、生成对抗网络、变分自编码器、概率模型以及数据驱动和反馈循环优化等原理和技术。这些技术共同作用，使得生成式AI能够在多个领域生成高质量、新颖的内容。