Преимущества диффузионных моделей перед генеративно-состязательными сетями (GAN):

• Вариативность сгенерированных изображений. 1 Диффузионные модели обладают достаточной вариативностью и достаточно стабильны. 1
• Эффективность генерации. 3 Пошаговый процесс диффузии позволяет модели эффективно генерировать сложные распределения данных, не перегружая их высокой размерностью. 6
• Гибкость. 3 Диффузионные модели позволяют использовать любую архитектуру, у которой размерности входа и выхода одинаковые. 3

Недостатки диффузионных моделей:

• Ресурсоёмкий процесс обучения. 6 Для обучения модели необходимы десятки или даже сотни видеокарт, а генерация изображения при помощи уже обученной модели занимает несколько секунд. 1
• Ограниченная способность к обобщению на невидимые данные. 6 Адаптация модели к конкретным областям может потребовать множества тонких настроек или переобучения. 6
• Этические проблемы. 6 Существует риск, что модели улавливают и отражают предвзятость данных, на которых они обучаются. 6

Преимущества GAN:

• Высококачественная генерация данных. 4 GAN создают синтетические данные, которые часто неотличимы от реальных. 4
• Расширение данных. 4 GAN могут генерировать различные варианты существующих данных, расширяя набор данных и улучшая обобщение модели. 4
• Визуализация с высоким разрешением. 4 GAN со сверхразрешением (SRGAN) могут преобразовывать изображения с низким разрешением в аналоги с высоким разрешением, сохраняя сложные детали и текстуры. 4

Выбор между диффузионными моделями и GAN зависит от конкретных задач и требований к результатам.