Основное отличие диффузионных моделей от генеративно-состязательных сетей (GAN) заключается в подходе к генеративному моделированию. 1

Диффузионные модели генерируют данные путём итеративного уточнения шума. 5 Процесс начинается с чистого шума и постепенно снижает его с помощью обученной нейронной сети для восстановления исходных данных. 5 Эти модели генерируют высококачественные данные с мелкими деталями, что делает их идеальными для задач, требующих детального синтеза изображений. 5

Генеративно-состязательные сети (GAN) представляют собой двухсетевую систему машинного обучения, в которой одна сеть генерирует данные, а другая оценивает их достоверность. 5 Эта состязательная структура способствует получению реалистичных результатов благодаря постоянной обратной связи и обучению. 5

Таким образом, GAN подходят для сценариев, требующих высококачественных, реалистичных выходных данных и быстрой генерации, что делает их подходящими для приложений реального времени. 5 Диффузионные модели, в свою очередь, лучше подходят для задач, требующих высокого разрешения и детализации изображений, хотя они требуют больше вычислительных ресурсов и работают медленнее. 5