AI模型生成技術涉及使用機器學習和深度學習等方法，通過分析大量數據來創建新的數據或內容。這些內容可以包括文本、圖像、視頻和音頻等。AI生成模型的主要類型包括自回歸模型和自編碼模型，其中自回歸模型如循環神經網路（RNN）基於前文內容預測下一個詞的機率分布，從而生成文本；自編碼模型則通過對輸入數據進行編碼後解碼來生成新內容。
此外，還有Seq2Seq模型、生成對抗網路（GANs）和變分自編碼器（VAE）等其他生成式模型，每種模型都有其獨特的特點和適用場景。這些技術在提高內容創作效率、為設計師和創意從業者提供新靈感、以及為音樂創作和語音合成提供解決方案方面發揮著重要作用。然而，AI生成模型也面臨著作權、道德和數據安全問題，需要在技術上和法律上加以規範。
在內容產業中，生成式AI可能帶來信息失序和內容噪音的問題，需要通過系統性的方法進行管理和控制。同時，生成式AI還有助於增強個人認知力和創造力，但也可能導致社會結構的變化和新的社會問題。
例如，VAE和GAN等先進模型在圖像生成方面有著廣泛的套用，包括人臉生成、照片編輯、圖片混合、超解析度等。這些技術通過編碼/解碼的過程，能夠將輸入的數據（如圖片或文本）轉化為新的、創造性的輸出。