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扩散模型相比GAN训练更稳定、生成多样性更强，且不易出现模式崩溃问题
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5/31/2026
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Verified与GANs相比，扩散模型训练更稳定、生成多样性更高、更易与文本条件整合89% similarVerifiedGAN通过生成器与判别器对抗博弈提升生成质量，但容易出现模式崩溃问题；扩散模型训练目标更稳定，天然避免模式崩溃84% similarUnverified扩散模型的训练目标为简单的去噪均方误差，相比GAN避免了对抗训练的不稳定性，降低了模式崩塌的风险81% similarUnverified与GAN不同，扩散模型不依赖对抗训练，生成过程更稳定，输出图像在像素级和频域上更接近真实照片的统计分布77% similarUnverified稠密模型相比MoE架构在训练过程中梯度流动更均匀，不容易出现专家坍塌问题，且推理行为更具确定性76% similar
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