生成模型 生成模型是人工智能中一类用于学习数据分布并生成新样本的模型。其核心目标是捕捉训练数据的潜在规律，从而创造出与原始数据相似但全新的实例。 生成模型的工作原理基于概率论。假设存在一个未知的真实数据分布\( p_ {\text{data}}(x) \)，生成模型的目标是学习一个模型分布\( p_ {\text{model}}(x) \)使其尽可能接近\( p_ {\text{data}}(x) \)。通过从\( p_ {\text{model}}(x) \)中采样，即可生成新数据。具体实现时，模型通过神经网络等参数化函数，将简单随机噪声\( z \)（如高斯分布）映射到复杂数据空间，即\( x = G(z) \)。 生成模型的关键技术包括显式密度估计和隐式密度估计。显式密度估计直接对概率分布建模，例如变分自编码器通过编码器-解码器结构学习数据的低维表示，并优化证据下界来近似分布；标准化流则通过一系列可逆变换构建精确的概率分布。隐式密度估计不直接计算概率密度，而是通过生成过程学习分布，例如生成对抗网络通过判别器与生成器的对抗训练间接优化生成分布。 生成模型的核心训练目标通常是最小化模型分布与真实分布间的差异。常用度量包括KL散度、JS散度等，但直接计算这些度量往往困难，因此实践中采用替代优化方法，例如对抗损失、重构损失等。训练过程中需要平衡生成质量与多样性，避免模式坍塌（仅生成部分样本）或过拟合（复制训练数据）。 生成模型的应用覆盖多个领域。在图像生成中，可创建艺术画作、人脸照片等；在自然语言处理中，用于文本生成、对话系统；在药物发现中，生成分子结构；在数据增强中，为其他模型提供训练样本。其发展推动了跨模态生成（如文生图）、可控生成（如属性编辑）等前沿方向。 生成模型的挑战包括评估难度（需综合考量生成质量、多样性、一致性）、训练稳定性（如梯度消失、模式坍塌），以及伦理风险（生成虚假信息）。当前研究聚焦于提升生成效率、增强可控性，并建立可靠的责任追溯机制。