生成式人工智能（Generative AI）涵盖多种核心技术，涵盖生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、生成式预训练Transformer（GPT）及扩散模型（Diffusion Model）等模型类型。其核心能力涵盖文本生成（如聊天机器人、文案创作）、图像生成（如数字艺术、设计插图）、音频合成（如音乐、语音克隆）、视频生成（如动画、虚拟场景）及代码生成（如软件编程、自动化脚本）等领域。
- 生成对抗网络（GAN）：通过两个神经网络——生成器和判别器的对抗训练，生成器创造逼真数据（如图片或视频），判别器则评估真伪，两者不断博弈提升生成质量。GAN以其在图像生成、视频修复中的表现闻名，典型应用包括艺术创作、摄影修饰及3D建模。
- 变分自编码器（VAE）：一种概率生成模型，通过编码-解码结构压缩并重构数据，生成具备潜在变量控制的新内容。VAE擅长处理连续数据分布，常用于医学图像生成、语音合成等需要平滑过渡的场景。
- 生成式预训练Transformer（GPT）：基于Transformer架构的大规模语言模型，依托海量语料预训练实现文本生成、对话交互等功能。GPT系列通过上下文学习支持多轮对话与复杂推理，推动聊天机器人、智能助手的发展。
- 扩散模型（Diffusion Model）：通过逐步去噪过程生成高质量数据，尤其在图像生成领域超越GAN的表现。技术优势体现为生成内容的高保真度与可控性，被Sora等视频生成工具采用以提升动态画面质量。
- 其他延伸技术：包括混合专家模型（MoE）强化参数效率、神经辐射场（NeRF）构建三维场景生成、Transformer架构在多模态任务中的融合应用（如文本→图像/视频跨模态生成），持续拓宽生成式AI的边界。
生成式AI的核心价值在于通过深度学习从数据中提取模式，并以此创造全新内容，其技术演进推动艺术创作民主化、工业设计自动化，并为教育、医疗等行业提供定制化解方案，未来将深度融入多行业智能化升级。
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