给出一个基于长短时记忆网络（LSTM）的自然语言生成模型的实现细节。
以下是一个基于LSTM的文本生成模型的实现细节：

1. 数据预处理： 标记化，分词，转化为数字特征向量。
2. 设计神经网络: 构建一个多层LSTM网络，其中包括一个嵌入层、一个或多个LSTM层以及一个全连接输出层。
3. 训练模型：模型以批量为单位对文本进行训练，不断调整模型参数以最小化损失（比如交叉熵损失）。
4. 生成文本：使用训练好的模型作为生成器，输入一个初始文本片段，生成器会输出一些可能性最大的下一步文本，将其作为第一个输出结果，作为新的输入继续往后生成，重复此步骤直至达到所需长度的文本。
5. 超参调整： 需要根据具体数据集制定上述网络的参数，如层数，隐藏节点的数量，优化器，学习率和批量大小等。

以上是LSTM文本生成模型的基本实现步骤。