扩散模型与生成对抗网络:生成式建模的未来？扩散模型(Diffusion Models)和生成对抗网络(GANs)都是生成式建模中重要的技术,它们各有优缺点,在不同的应用场景中有不同的表现。近年来,扩散模型逐渐被视为生成式模型的潜在“接班人”,尤其在生成图像的质量上,扩散模型已逐渐超越了GANs。
GANs的核心思想是通过两个神经网络——生成器和判别器——的对抗训练来生成逼真的数据。虽然GANs在生成图像的质量和多样性上表现出色,但其训练过程往往不稳定,容易出现模式崩溃(mode collapse)等问题。
与之相比,扩散模型则通过一系列的噪声扩散和反向扩散过程进行数据生成。其训练过程更加稳定,不易出现模式崩溃问题,生成的样本质量也非常高。因此,扩散模型在图像生成、语音合成等任务中表现出了强大的潜力。
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