生成模型是一类机器学习模型，它们能够学习数据的分布并生成新的样本。这些模型通过捕捉训练数据集中的模式，创建出与真实数据相似但从未出现过的新实例。生成模型在图像、音频和文本的合成方面有广泛应用，包括图像生成、风格迁移和文本到图像的转换等任务。
生成模型的工作原理是通过学习训练数据的联合概率分布，从而能够生成新的数据样本。这些模型可以分为几种类型，包括自回归模型、变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。
在深度学习中，生成模型和生成对抗网络（GAN）是计算机视觉应用领域的核心内容之一。GAN尤其流行，它由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是生成尽可能真实的数据，而判别器的任务是区分生成的数据和真实数据。通过这种对抗过程，GAN能够提高生成数据的真实性。
总结来说，生成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，广泛应用于各种需要生成新数据的任务中。