生成对抗网络（GANs）是由Ian Goodfellow在2014年提出的一种生成模型框架。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成逼真的数据，而判别器的任务是区分生成的数据和真实的数据。两者在训练过程中相互竞争，不断提高自身的性能，从而使生成的数据越来越难以被区分。GANs在图像生成、艺术创作、数据增强等方面有着广泛的应用。

变分自编码器（VAEs）由Kingma和Welling在2013年提出，是一种基于概率图模型的生成式模型。VAEs由编码器和解码器组成，编码器将输入数据映射到一个潜在空间，而解码器则从潜在空间中采样并重构数据。VAEs的关键在于它们通过优化重构误差和潜在空间分布之间的差异来训练模型。VAEs在图像去噪、风格转换和推荐系统中有重要应用。

循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）是处理序列数据的强大工具。它们能够在其内部维持一个状态，从而对之前处理过的信息进行记忆。这一特性使得RNNs和LSTMs非常适合于文本生成、语音识别和时间序列预测等任务。尤其是LSTMs，通过引入门控机制解决了传统RNNs中的梯度消失和梯度爆炸问题，进一步提高了模型的稳定性和性能。

Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，现已成为自然语言处理领域的主流模型。Transformer完全基于自注意力机制，能够捕捉序列内部的长距离依赖关系。它的高效并行计算能力和优异的性能使其在文本生成、机器翻译、语音识别等任务中表现突出。基于Transformer的模型，如GPT和BERT，已经在多个NLP任务上刷新了记录。

扩散模型是近年来兴起的一类生成模型，通过模拟扩散过程逐步从随机噪声中生成数据。这一过程包括向数据中加入噪声的正向过程和从噪声中恢复数据的逆向过程。扩散模型在生成高质量图像和音频方面展现了巨大的潜力，特别是在细节保留和多样性生成方面的表现令人印象深刻。