Diffusion 稳定、可控、生成质量高但慢；
GAN 快，但不稳定、易崩、难训练。
Diffusion vs GAN 总对比表
| 维度 | Diffusion Model | GAN |
|---|---|---|
| 训练稳定性 | 非常稳定，几乎不崩 | 极不稳定，容易 mode collapse |
| 生成质量 | 高质量 + 多样性强 | 质量高但常牺牲多样性 |
| 可控性 | 强（Classifier-Free Guidance、条件控制很成熟） | 弱（条件 GAN 容易崩） |
| 潜在空间可解释性 | 连续可逆、多步骤，可解释性强 | 较弱，黑盒、不可逆 |
| 训练/推理速度 | 慢（多步采样） | 快 |
| 训练难度 | 简单（不对抗，无崩） | 难（生成器/判别器博弈） |
| 模式覆盖（diversity） | 优秀，不会 collapse | 易 mode collapse |
| 内存与算力需求 | 高 | 较低 |
| 是否支持统一大模型（如 Stable Diffusion） | 是，生态已经成熟 | 较弱，很少形成大模型生态 |
Diffusion 模型的优势
1. 训练极其稳定，不需要博弈
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没有 GAN 的生成器 vs 判别器对抗
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不会出现：
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discriminator overpower
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mode collapse
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unstable gradients
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→ 这是所有工业应用选 Diffusion 的关键原因
2. 生成质量高、一致性强
Diffusion 可以逐步精炼图像 → 细节质量更高。
Stable Diffusion, DALLE-3, Midjourney 都依赖扩散说明质量已被验证。
3. 多样性好，不会 mode collapse
GAN 经常只会生成几种模式，而 Diffusion 天然避免。
4. 可控性强（ControlNet、DreamBooth 等）
Diffusion 原生支持条件引导（CFG），可构建：
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ControlNet
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Inpainting / Outpainting
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LoRA、DreamBooth
GAN 做同样的事成本极高。
5. 物理可逆性强，可解释性更好
它是：
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前向添加噪声（可解释）
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反向去噪（可解释）
GAN 的 feature maps 难解释得多。
Diffusion 的缺点
1. 推理太慢（最大短板）
需要几十～几百步采样，这是最常被问的问题。
2. 计算量大，显存需求高
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模型大
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多步传播成本高
GAN 推理往往只要一次 forward。
3. 训练和推理的时间成本大
在同样资源下，GAN 更快产生成果。
4. 难用于实时生成
如游戏、实时视频生成 → GAN 仍占优势。
如果我需要高质量、可控、多样性强的生成，我会选 Diffusion；
如果需要实时或轻量部署，我会选 GAN。
用于图像生成 → Diffusion
用于超分辨率/风格迁移/实时应用 → 轻量 GAN 仍更优
总结
Diffusion 最大优势：稳定、高质量、多样性强、可控性强，不会 collapse。
最大缺点：慢、算力大、推理成本高。
GAN 最大优势：快，但很不稳定，训练难，容易 mode collapse。
所以 SOTA 图像生成全面被 Diffusion 取代，但实时应用仍用 GAN。