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扩散模型不依赖对抗训练，其生成的图像在像素级和频域上比GAN更接近真实照片的统计分布，留下的可检测痕迹更少更隐蔽
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8/26/2026
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Unverified扩散模型在生成图像时本质上是在高维潜空间（Latent Space）中进行去噪采样，缺乏多角度约束时同一角色在不同帧中的特征易产生语义漂移73% similarUnverified即便是专门针对像素风格训练的LoRA模型，也只能在统计意义上让输出更像像素画，无法在架构层面强制施加网格约束71% similarUnverified扩散模型擅长生成视觉美观的概念图，但在精确数据可视化（如坐标轴刻度、误差棒表示）方面存在先天局限70% similarUnverifiedNo-image测试中用无关随机图像替换原图，模型表现仍显著优于随机猜测，说明模型主要依赖文本先验而非真正观察图像70% similarUnverified相比GAN，扩散模型生成图像在纹理连贯性和细节自然度上更胜一筹，产生的频域异常更微弱且分布不规律，使传统基于频域分析或GAN指纹的检测方法效果大打折扣70% similar
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