Разница между Stable Diffusion и другими генеративными моделями, такими как GANs, заключается в подходе к генерации изображений. 14

Stable Diffusion использует диффузионный процесс, который постепенно преобразует шум в связные изображения. 2 Модель работает в непрерывном латентном пространстве, что позволяет более точно контролировать процесс генерации. 3

GANs состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. 2 Генератор создаёт реалистичные изображения, а дискриминатор отличает реальные данные от сгенерированных. 1

Некоторые другие различия:

• Динамика обучения. 2 Stable Diffusion использует процесс шумоподавления, что обеспечивает более стабильную динамику обучения по сравнению с GANs, которые могут страдать от коллапса режима и нестабильности во время обучения. 2
• Качество выходных данных. 2 GANs известны созданием чётких изображений, а Stable Diffusion создаёт разнообразные выходы, часто охватывая широкий диапазон художественных стилей. 2
• Вычислительная эффективность. 2 Stable Diffusion обычно более вычислительно эффективен благодаря операциям в латентном пространстве, что позволяет быстрее выполнять вывод по сравнению с часто ресурсоёмкими GANs. 2

Выбор между Stable Diffusion и GANs зависит от конкретных требований задачи. 2 Для приложений, требующих разнообразия и эффективности, предпочтительнее Stable Diffusion, а GANs — для задач, требующих высокой точности и детализации. 2