实现了文本到图像的转换。 ：是种扩散模型，通过逐步向随机噪声中添加结构来生成高质量的图像。
它学习个条件概率分布，描述在给定当前噪声数据的情况下，下个噪声水平的数据分布，并逐步将噪声移除，生成接近目标数据分布的样本。
（生成对抗网络：由生成器和判别器组成，通过对抗训练来学习真实数据的分布。生成器负责生成假数据，而判别器负责区分真实数据和生成器生成的假数据。
通过对抗竞争，生成器逐渐学会生成与真实数据相似的新数据。 训练过程： · 和 在训练过程中主要依赖于大规模的预训练数据集，通过自监督学习或条件概率分布来学习生成图像。
则需要同时训练生成器和判别器，通过对抗竞争来不断优化生成器的性能。 生成结果： 由于算法原理的不同，· 、 和在生成结果上可能存在定的差异。
例如，· 在图像的连续性和对提示词 日本电报手机号码列表 的理解方面相对较好； 可以生成更真实、更清晰的图像；而生成的图像可能具有定的多样性和创造性，但也可能出现些不稳定的结果。
：生成式技术其他的进展 -（向量量化-变分自编码器：-是种结合了向量量化和变分自编码器的生成模型，它学习将输入数据编码为离散的潜在表示，并能够从这些表示中重建数据。
-在图像生成、语音合成等领域有应用。 多模态生成模型：随着多模态数据的普及，多模态生成模型也受到了越来越多的关注。
这类模型能够处理不同模态的数据，如文本、图像、音频等，并学习它们之间的联合表示。多模态生成模型可以应用于跨模态检索、多媒体描述生成、视频生成等任务。