AI绘画核心技术解析：生成对抗网络与扩散模型的原理对比及选型指南

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生成对抗网络由生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator) 组成，通过两者的对抗训练实现图像生成。生成器负责生成尽可能真实的假图像，判别器则努力区分真假图像。这种对抗过程促使生成器不断提高生成质量。

优点：生成速度快，适合实时应用
缺点：训练不稳定，容易出现模式崩溃

扩散模型通过逐步添加噪声到数据 (正向过程) 和逆向去噪过程 (逆向过程) 来学习数据分布。相比 GAN，它采用完全不同的生成范式：

正向过程：逐步向图像添加高斯噪声
逆向过程：学习如何逐步去除噪声，恢复原始图像
优点：生成质量高，训练稳定
缺点：生成速度慢，计算资源消耗大

GAN：生成图像细节丰富，但可能出现伪影和不一致性
扩散模型：生成图像整体协调性好，细节处理更自然

GAN：需要精心设计损失函数和平衡生成器 / 判别器训练
扩散模型：训练过程相对稳定，不需要复杂的对抗平衡

GAN：推理阶段资源消耗低，适合移动端部署
扩散模型：训练和推理都需要大量计算资源

GAN：可实时生成(毫秒级)
扩散模型：需要多步迭代(秒级)

import torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim):
        super().__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            # 上采样层逐步扩大特征图
            nn.ConvTranspose2d(latent_dim, 512, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(True),
            # 更多上采样层...
            nn.Conv2d(64, 3, 3, 1, 1),
            nn.Tanh()  # 输出范围[-1,1]
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

# 判别器结构类似但使用下采样

class DiffusionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 通常使用 U -Net 结构
        self.time_embed = nn.Embedding(num_timesteps, time_emb_dim)
        self.down_blocks = nn.ModuleList([# 下采样块...])
        self.up_blocks = nn.ModuleList([# 上采样块...])

    def forward(self, x, t):
        # 处理带噪声的输入和时间步信息
        t_emb = self.time_embed(t)
        # U-Net 的前向传播...
        return predicted_noise