生成式 AI 之所以能展現出強大的創作能力，其核心在於深度學習與先進的模型架構。早期的生成模型主要依賴統計方法與簡單的機率分布，難以處理大規模且多樣化的資料。然而，隨著深度神經網路的發展，模型開始能夠學習數據中更複雜的特徵與模式，為生成式 AI 奠定了基礎。

其中一項關鍵技術是 生成對抗網路（GAN, Generative Adversarial Network）。GAN 由生成器與判別器兩個模型組成，生成器負責創造新的資料，判別器則判斷輸入是真實還是生成的。透過不斷對抗訓練，生成器逐漸能生成以假亂真的內容。GAN 在圖像合成、藝術創作與數據增強方面都有廣泛應用。

另一個劃時代的技術是 Transformer。它最初應用於自然語言處理，透過「自注意力機制（Self-Attention）」有效捕捉長距離的語意關係。與傳統的循環神經網路（RNN）相比，Transformer 在處理大規模數據時更加高效。基於此架構的 GPT 系列模型，展現了前所未有的語言生成能力。

近年來，擴散模型（Diffusion Models） 也成為焦點。這類模型透過逐步向隨機噪聲中「還原」結構，生成高解析度且細緻的圖像。Stable Diffusion 便是其中的代表，它開放原始碼，讓更多研究者與創作者能參與應用開發。

總結來說，生成式 AI 的技術原理建立在深度學習之上，結合 GAN、Transformer 與擴散模型等方法，推動了文字與圖像生成的突破，並持續拓展人工智慧的應用邊界。