GAN相比于扩散现在到底还有什么优势呢？有没有支撑论文讨论过这个问题呢？
2024-11-21 阅读 11
GAN（生成对抗网络）和扩散（Diffusion）是两种不同的生成模型方法，各自有其优势和适用场景。
GAN的优势在于可以生成高质量、逼真的图像、音频或文本等数据，通过对抗训练的方式，生成器和判别器相互竞争，可以产生非常逼真的生成结果。此外，GAN可以通过无监督学习的方式生成数据，不需要标注的训练数据，具有一定的泛化能力。
扩散模型则是一种基于概率的生成模型，通过迭代地对数据进行扩散操作，逐步生成目标数据。扩散模型在一些任务上表现出色，尤其是在处理连续数据生成任务时，可以产生高质量的生成结果，并且具有较好的可控性和稳定性。
目前还没有专门的论文直接比较GAN和扩散模型的优劣，因为它们各自在不同的任务和应用场景中有着不同的优势。在实际应用中，可以根据具体的任务需求和数据特点选择合适的生成模型方法。
更新于 2024年11月24日
