​​生成模型是人工智能领域的核心工具，用于学习数据的概率分布并通过模型生成与训练数据相似的新样本。其关键技术包括变分自编码器、生成对抗网络等，可应用于图像生成、文本创作、语音合成等多场景。​​

生成模型通过模拟数据的生成过程，学习真实数据的潜在规律，并利用该规律生成新的数据样本。与判别模型仅预测输入与输出的关系不同，生成模型关注数据本身的特性，能够还原数据的联合概率分布。例如，图像生成模型可将图像视为高维随机向量，通过训练近似其复杂分布以生成相似图像。

生成模型有多种实现方式。​​变分自编码器（VAE）​​ 通过概率编码将数据压缩至潜在空间，并从该空间采样生成新样本，适用于图像修复、风格迁移等任务；​​生成对抗网络（GAN）​​ 通过生成器与判别器的对抗博弈提升生成质量，在图像超分辨率、风格模仿等领域表现突出。自回归模型通过序列化生成方式，可生成自然语言文本或音频序列。

生成模型的应用场景极为广泛。在图像领域，其能合成高分辨率照片、修复破损图像或生成虚拟场景；在文本处理中，支持自动新闻撰写、故事创作及对话生成；语音合成场景中可模拟真人发音。扩散模型等新兴技术进一步提升了生成质量，被用于生成3D模型或视频内容。

​​尽管生成模型功能强大，仍需解决训练不稳定、模式崩溃等问题。随着深度学习技术演进，其在多模态生成、创意设计及科学研究中的潜力将持续拓展，或将成为未来内容生产的核心驱动力。​​