网站设计深圳哪家强?,购买软件平台,企业软件下载,西安seo优化培训机构sample速度GAN更快#xff0c;Diffusion需要迭代更多次。 训练难度GAN 的训练可能是不稳定的#xff0c;容易出现模式崩溃和训练振荡等问题。Diffusion 训练loss收敛性好#xff0c;比较平稳。 模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂#xff0c;更加非线性的分…sample速度GAN更快Diffusion需要迭代更多次。 训练难度GAN 的训练可能是不稳定的容易出现模式崩溃和训练振荡等问题。Diffusion 训练loss收敛性好比较平稳。 模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂更加非线性的分布。但是Diffusion模拟的分布没有GAN连续性好特别是在video风格迁移的时候可能帧之间的关系会有很大差别。Diffusion就可以建模更加general复杂的图像大模型正需要像Diffusion这样的能力。所以SD等cv大模型才会依靠Diffusion越来越强大。GAN可以在某种单个类别的生成上做到很好的效果比如人脸。GAN很难在多种不同类别的图像组成的数据集上学到这样复杂的分布。 模型可控性以StyleGAN为代表的GAN生成器的输入latent space包括noise和latent code(w)。w的存在使得GAN的可控性更加直接通过控制低维数据就可以控制高维数据的生成但这种控制更加抽象比如连续性插值操作和DragGAN等。以SD为代表的Diffusion输入有noise latent space和text embedding space。text embedding的可控性没有w来的直接。
