生成式模型试图学习样本数据的分布，以便生成新的数据。它从已有数据中学习样本的统计特征，并在此基础上生成新的数据。例如，生成式模型可以用于生成自然语言文本、音乐、图像等。生成式模型的优点是可以生成多样化的数据，但缺点是可能会生成无意义或不真实的数据，并且训练时间通常比较长。
相反，判别式模型则直接将输入映射到输出，试图学习输入与输出之间的关系。判别式模型可以用于分类、回归等任务。它的优点是通常比生成式模型训练速度更快，而且可以产生更准确的预测结果。缺点是缺乏生成多样化数据的能力。
总的来说，生成式模型适用于需要生成新数据的场景，例如图像和文本生成，而判别式模型更适用于需要进行分类和预测的场景，例如识别图像和语音识别。
生成式AI和判别式AI在应用领域和场景上有所不同。
生成式AI适用于需要创建新的、与训练数据相似但不完全相同的数据的场景。例如，生成式AI可以用于图像生成、自然语言生成、音乐生成等领域。此外，生成式AI也可以用于数据增强以提高判别式模型的性能。
判别式AI适用于需要对现有数据进行分类、回归、聚类等任务的场景。例如，判别式AI可以用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、风险评估等领域。