Tianhua Chen 的预印本用「推导导向」而非「架构综述」的方式串起生成模型家族：从 PCA、概率 PCA、变分自编码器、扩散模型，到归一化流、自回归分解、GAN 与 Wasserstein GAN、能量模型。修订版 195 页，这次新增大量可视化解释。作者的目标是在不抽掉数学实质的前提下，让生成建模的整体结构变得可理解，面向有数学好奇心的研究者、工程师与学生。