1. 生成对抗网络（GANs）

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是由伊恩·古德费洛在2014年提出的一种深度学习模型。GANs由两个主要部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成样本，而判别器则尝试区分这些样本是来自真实数据还是生成器生成的。通过这两个组件的相互对抗和学习，GANs能够生成高度逼真的图像、音频和其他类型的数据。

GANs的应用非常广泛，包括图像生成、风格迁移、超分辨率和数据增强等。然而，GANs也存在一些挑战，比如训练过程的不稳定性和模式崩溃问题。研究人员不断提出各种改进方法，如条件GANs、 Wasserstein GANs和StyleGAN等，以提高生成质量和训练稳定性。

2. 变分自编码器（VAEs）

变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）是一种生成模型，结合了自动编码器和变分推断的思想。VAEs由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到潜在空间的分布，解码器则从潜在空间采样并生成数据。通过最大化证据下界（ELBO），VAEs能够在学习数据分布的同时，保持潜在空间的平滑性和可解释性。

VAEs在生成图像、文本和语音等方面都有应用。与GANs相比，VAEs生成的样本通常更加多样化，但可能在样本质量上稍逊一筹。此外，VAEs的训练过程相对稳定，更容易实现。近年来，研究人员提出了多种改进的VAE变体，如β-VAE、Conditional VAE和Hierarchical VAE等，以增强模型的表达能力和生成效果。

3. 自回归模型

自回归模型是一类基于序列生成的生成模型，它们通过逐个预测数据序列中的元素来生成样本。在图像生成中，自回归模型可以逐像素或逐块地生成图像；在文本生成中，可以逐词或逐字符地生成文本。自回归模型通常使用循环神经网络（RNNs）、变换器（Transformers）或其他序列模型来捕捉数据的依赖关系。

自回归模型的一个优点是它们能够生成高质量的样本，并且在训练过程中相对稳定。然而，自回归模型的生成速度较慢，因为它们需要逐个生成序列中的元素，这在处理长序列时尤其明显。为了提高生成效率，研究人员提出了并行化生成和快速近似方法，如WaveNet和GPT系列模型等。