生成式人工智能主要基于深度学习模型，尤其是Transformer架构、扩散模型和生成对抗网络（GAN）三大类。这些模型通过海量数据训练，能够自主创作文本、图像、音频等内容，核心技术包括自注意力机制、概率分布学习和对抗训练等。
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Transformer架构
以GPT、BERT等大语言模型为代表，核心是自注意力机制，可并行处理序列数据（如文本）。通过预训练学习语言规律，再微调适配具体任务，擅长生成连贯的文本内容，例如自动写文章或编程代码。 -
扩散模型（Diffusion Models）
通过逐步去噪生成高质量图像，如Stable Diffusion。其训练过程分两步：先对数据添加噪声，再学习逆向还原原始数据。优势在于生成细节丰富、风格多样的图片，广泛应用于艺术创作和设计领域。 -
生成对抗网络（GAN）
包含生成器与判别器的对抗训练框架，生成器伪造数据，判别器鉴别真伪。两者博弈优化，最终生成逼真结果（如Deepfake视频）。缺点是需要精细调参，可能出现模式崩溃（生成重复内容）。
未来，多模态融合（如同时处理图文）和轻量化部署将成为趋势，但需平衡生成质量与伦理风险。建议用户根据需求选择合适模型——文本生成优先Transformer，图像创作考虑扩散模型或GAN。
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