В чем преимущества диффузионных моделей искусственного интеллекта перед стандартными генеративно-состязательными сетями?

Некоторые преимущества диффузионных моделей искусственного интеллекта перед стандартными генеративно-состязательными сетями (GAN):

• Стабильность обучения. habr.com В GAN генератор и дискриминатор соревнуются, что часто приводит к нестабильности и ситуации, когда модель выдаёт ограниченное количество однотипных примеров. habr.com Диффузионные модели обучаются по фиксированной функции потерь, поэтому процесс обучения стабилен и воспроизводим, охватывается большее разнообразие данных. habr.com
• Высокое качество и детализация изображений. gimal-ai.ru Диффузионные модели способны воспроизводить сложнейшие высокочастотные детали, что позволило им установить рекорды качества во многих бенчмарках. cyberleninka.ru
• Гибкость в управлении стилем и структурой генерации. gimal-ai.ru Диффузионные модели позволяют пользователю контролировать итоговый вывод через параметры и подсказки. gimal-ai.ru
• Широкий спектр применения. cyberleninka.ru Диффузионные модели могут быть адаптированы для разнородных задач, например, синтеза звука, реконструкции аудиопотоков, аугментации данных. cyberleninka.ru

Однако у диффузионных моделей есть и недостатки: процедура генерации требует больше времени, чем GAN, и требует значительных вычислительных мощностей. cyberleninka.ru