生成式模型是一类能够学习数据分布并生成新样本的机器学习模型，主要包括基于概率统计的传统模型（如隐马尔可夫模型）和基于深度学习的现代模型（如GAN、VAE、扩散模型等）。 这些模型在文本、图像、语音生成等领域展现出强大创造力，同时面临多样性、计算效率等挑战。

1. 传统概率模型
   以隐马尔可夫模型（HMM）和朴素贝叶斯为代表，通过统计数据的概率分布生成新样本。这类模型计算效率高，但难以捕捉复杂数据关系，多用于序列生成和简单分类任务。

2. 深度学习生成模型

   • 生成对抗网络（GAN）：通过生成器与判别器的对抗训练生成逼真数据，广泛应用于图像合成、风格迁移等，但存在训练不稳定问题。
   • 变分自编码器（VAE）：结合神经网络与概率图模型，擅长生成连续数据（如人脸、语音），生成结果较稳定但可能模糊。
   • 扩散模型：通过逐步去噪过程生成高质量样本，在图像生成领域表现突出，但计算成本较高。

3. 新兴方向与挑战
   生成式模型正拓展至决策优化（如机器人控制、自动驾驶）和跨模态生成（如文生图、图生文）。核心挑战在于平衡生成质量、多样性与实时性，未来可能通过轻量化设计和多模态融合突破瓶颈。

生成式模型的技术迭代将持续推动AI内容创作与智能决策的发展，但其应用需关注数据偏见与伦理风险。