Transformer模型与以下七个模型的联系：生成式人工智能模型包括： 1.自回归模型 2.自编码器 3.基于变分自编码器的生成模型 4.基于生成对抗网络的生成模型 5.基于流的生成模型 6.超分辨率模型 7.生成式对话模型

Transformer模型与以上所有模型都有联系，因为Transformer模型是一种用于自然语言处理的生成式模型，它可以用于文本生成、机器翻译、文本摘要等任务。以下是Transformer模型与以上七个模型的联系：

1. 自回归模型：Transformer模型是一种自回归模型，它通过预测下一个词来生成文本。

2. 自编码器：Transformer模型也可以用作自编码器，通过编码-解码过程学习文本的表示。

3. 基于变分自编码器的生成模型：Transformer模型可以用作变分自编码器，学习文本的潜在变量表示。

4. 基于生成对抗网络的生成模型：Transformer模型可以与生成对抗网络结合使用，用于文本生成任务。

5. 基于流的生成模型：Transformer模型可以用于流式文本生成，生成一段文本的同时不断更新模型状态。

6. 超分辨率模型：Transformer模型可以用于生成高质量的文本摘要，将原始文本压缩成更短的摘要。

7. 生成式对话模型：Transformer模型也可以用于生成对话，通过学习对话历史和上下文来生成回复。