隨著Sora、diffusion等模型的大熱，深度生成模型再次成為了研究的焦點。這類模型，作為強大的機器學習工具，能夠從輸入數據中學習其潛在的分布，并生成與訓練數據高度相似的新樣本。其應用領域廣泛，包括計算機視覺、密度估計、自然語言和語音識別等，為無監督學習提供了新的思路和方法。