作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着计算机的飞速发展，人工智能技术的逐渐成熟，越来越多的人开始关注这个新兴的领域，开始开发出新的产品和服务。
在这个信息爆炸的时代，数据量的呈几何级增长，需要人们对海量数据的分析、处理和决策，而机器学习就是人工智能的一个重要组成部分。
从传统的统计学习到深度学习（如卷积神经网络CNN），人工智能技术不断的进步，已经引起了很大的社会影响。
在这个过程中，生成模型是一个非常重要的工具，它可以用来帮助理解复杂的数据集。通过训练一个生成模型，可以从父亲的基因中产生出一个系列可能的孩子的基因序列，
并通过自我复制机制，对这个序列进行迭代进化，生成一系列的可行解。
这篇文章主要阐述的是生成模型在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统中的应用和研究，并通过开源框架、开源模型和开源库等方式分享给广大的科研工作者和工程师。
此外，我们也希望借助这一篇文章，激发更多的同仁对生成模型的研究和创新有更深入的了解和实践。
2.基本概念术语说明
定义及其特性
定义：生成模型是基于数据学习过程，用已知数据生成模拟数据的模型，通常由一个潜在变量X(或Z)和一个观测变量Y构成。在生成模型中，参数θ代表着模型的状态，根据历史数据θ就可以预测下一个观测值y。这种学习过程一般用概率密度函数表示，并且可以采用蒙特卡罗方法估计参数θ。
特性：1. 可用于模拟复杂数据分布，包括图像、文本、声音、视频、触觉等。
- 如基于大量的图片和视频数据，可以生成类似的但不同于原始数据的假数据。