1. 早期探索（1950s-1970s）：文案的起源可以追溯到上世50年代当时研究人员开始尝试采用计算机生成简单的自然语言文本，但受限于技术和算法，成果有限。

2. 基于规则和模板（1980s）：研究人员通过设定规则和模板，使计算机能够生成较为固定的句子结构但缺乏灵活性和创造性。

3. 统计方法兴起（1990s）：随着统计自然语言应对技术的进步文案开始利用统计模型生成文本，使得生成的句子更加自然和多样。

4. 深度学介入（2000s）：深度学和神经网络的引入使得文案生成能力大幅提升，出现了基于循环神经网络（RNN）的模型，能够生成更加连贯和有创造力的文本。

5. 循环神经网络突破（2015年）：RNN模型的进一步发展，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的出现，使得文案生成优劣有了质的飞跃。

6. 生成式对抗网络（GANs）应用（2010s后期）：GANs技术的应用，使得文案能够生成更加逼真和高品质的文本，进一步宽了应用范围。

7. 预训练语言模型（2020s）：以Transformer模型为代表的大规模预训练语言模型的出现使得文案生成能力达到了前所未有的高度，能够生成与人类作家相媲美的文本。