扩散模型相比其他生成方法具有三大关键优势：高质量输出生成、稳定的训练过程以及灵活的生成控制。这些优势源于其独特的迭代细化数据方法，即通过逆转逐步的噪声添加过程。让我们分别解析这些优势，并将其与 GAN、VAE 和自回归模型等替代方法进行比较。
首先，扩散模型擅长生成高质量、多样化的样本。与可能遭受模式坍塌（生成器仅产生有限种类的输出）的 GAN 不同，扩散模型通过多步骤去噪来学习数据，捕捉精细细节和整体模式。例如，在图像生成中，Stable Diffusion 等扩散模型可以生成具有连贯纹理的逼真人脸或复杂场景，而 GAN 可能在头发或背景元素等精细细节上出现伪影或不一致。迭代去噪过程允许模型逐步修正错误，生成与训练数据分布高度一致的输出。FID 分数等基准测试通常表明，扩散模型在真实性和多样性方面优于 GAN。
其次，扩散模型避免了对抗性方法中常见的训练不稳定问题。GAN 需要在生成器和判别器网络之间保持微妙的平衡；如果一方变得过于强大，训练就会崩溃。相比之下，扩散模型使用固定的噪声添加和去除过程，简化了优化。例如，训练 GAN 可能需要仔细调整超参数以防止振荡，而扩散模型使用简单的损失函数（如预测每一步的噪声）来实现可靠收敛。VAE 作为另一种替代方案，由于其侧重于最大化似然，面临输出模糊等挑战，而扩散模型通过逐步细化来优先保证样本质量。开发人员可以以更少的稳定性担忧来训练扩散模型，从而减少实验时间。
第三，扩散模型提供了灵活的生成控制。分类器引导或文本条件（例如，使用 CLIP 嵌入）等技术可以在不重新训练整个模型的情况下引导输出。例如，Stable Diffusion 允许用户通过文本提示调整图像属性，实现精确编辑，例如将场景从“晴天”更改为“雨天”。自回归模型，如 PixelCNN，缺乏这种适应性——它们按顺序（例如逐像素）生成输出，并且无法在过程中轻松融入外部信号。此外，扩散模型支持在潜在空间中进行插值，使开发人员能够在概念之间平滑过渡（例如，将猫变形为狗）。这种可控性使其适用于图像修复或风格迁移等应用，在这些应用中，有针对性的调整至关重要。
总之，扩散模型结合了高质量的样本、可靠的训练和灵活的生成，使其成为开发人员处理图像合成、音频生成或数据增强等任务的强大选择。虽然较慢的采样速度仍然是一个权衡，但其在关键领域的优势使其成为生成式 AI 工具箱中的多功能工具。