生成模型主要包括以下幾種：
自迴歸模型：這類模型預測序列中的下一個元素，基於前面的元素，如Transformer在自然語言處理領域的應用。
變分自編碼器(VAEs)：VAE是一種基於貝葉斯推理的生成模型，它通過編碼器將數據映射到潛在空間，然後通過解碼器從潛在空間重構數據。
生成對抗網絡(GANs)：GAN由兩個部分組成：生成器(生成新數據)和判別器(區分真實數據和生成的數據)，這兩部分在訓練過程中相互競爭，提高彼此的性能。
擴散模型(Diffusion Models)：這類模型通過將數據轉化爲噪聲，然後再逆過程中重建原始數據，來生成新的數據樣本。
循環神經網絡(RNNs)及其變體：如LSTM、GRU，特別擅長處理序列數據，可以用於生成文本、音樂等序列數據。
Flow-based Models：如RealNVP和Glow，這些模型通過可逆的神經網絡變換實現從數據空間到潛在空間的映射。
高斯判別分析（GDA）、樸素貝葉斯（NB）、文檔主題生成模型（LDA）、受限玻爾茲曼機（RBM）、隱馬爾科夫模型（HMM）等。
每種模型都有其獨特的優勢和限制，適合不同的應用場景。例如，GANs在圖像生成方面非常強大，但訓練過程可能不穩定；VAEs提供了更穩定的訓練過程，但生成的圖像可能不如GANs清晰；擴散模型則在生成高質量圖像方面展現了巨大潛力。