正确答案是：A: CNN

### 专业分析

在文本生成任务中，通常使用的技术包括以下几种：

1. **Seq2Seq (Sequence-to-Sequence)**：
- Seq2Seq是一种常用于自然语言处理任务的模型框架，主要由编码器和解码器组成。编码器将输入序列转换为固定长度的上下文向量，解码器再将其转化为输出序列。典型应用是机器翻译。

2. **Self-Attention**：
- Self-Attention是一种机制，可以在序列的不同部分之间计算相似度，从而捕获长距离的依赖关系。它是Transformer模型的核心组件，使模型能够更有效地处理序列数据。

3. **Transformer**：
- Transformer是一种基于Self-Attention机制的模型架构，广泛应用于文本生成任务，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。Transformer通过并行化处理大幅提高了计算效率和效果。

4. **CNN (Convolutional Neural Network)**：
- 虽然CNN在计算机视觉中非常成功，但其捕获局部特征的能力使其在处理长依赖性和顺序数据的文本生成任务时表现不佳。尽管有研究尝试将CNN用于文本处理，但其在文本生成任务中并不是主流选择。

综上所述，CNN通常不用于实现文本生成，因而选择A: CNN作为正确答案。