扩散模型、GAN（生成对抗网络）和 VAE（变分自编码器）都是生成模型，但在方法、训练动态和用例上有所不同。扩散模型通过从随机起点迭代去除噪声来生成数据，模拟逆向扩散过程。GANs 使用两个网络——生成器和判别器——分别竞争生成逼真数据和检测虚假数据。VAEs 将输入数据编码到潜在空间并解码回来，优化重建精度和潜在空间规律性。每种模型在训练稳定性、输出质量和计算需求方面都有各自的优势和权衡。
训练稳定性和复杂性差异很大。GANs 由于对抗性设置而臭名昭著地不稳定：生成器和判别器必须相互平衡，这通常导致模式坍塌（生成器产生的变化有限）或训练发散。VAEs 通过使用带有 KL 散度正则化项的概率编码器-解码器结构来避免这种情况，这使得训练更稳定，但由于对数据分布进行平均，通常会导致输出模糊。相比之下，扩散模型训练一个网络来逆转固定的加噪过程，这更可预测。然而，它们的迭代采样过程（例如，生成图像需要 50-100 步）使得它们在推理时比 GANs 或 VAEs 慢。例如，使用 Stable Diffusion 等扩散模型生成图像需要多个去噪步骤，而 StyleGAN 等 GAN 可以在一次前向传播中生成图像。
输出质量和用例也不同。GANs 在高分辨率、逼真输出方面表现出色（例如用于人脸生成的 StyleGAN），但在多样性方面表现欠佳。VAEs 优先考虑潜在结构，适用于需要平滑插值的任务，如异常检测或数据压缩，尽管输出可能缺乏清晰度。扩散模型，如 DALL-E 2 或 Imagen 中的模型，通过利用其迭代细化来平衡质量和多样性，使其在文本到图像合成方面表现出色。开发者可能会选择 GANs 用于实时应用，VAEs 用于概率建模，以及在质量和多样性至关重要时（即使速度较慢）选择扩散模型。每种模型的权衡——速度、稳定性、输出保真度——指导着它们的实际应用。