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7.4 扩散模型时代：GAN 的位置与未来 扩散模型以更稳的训练与更高的采样质量接管了通用图像生成的主流位置；GAN 退守并巩固了采样速度、可逆映射与成对翻译三个传统强项，同时以损失函数、判别器组件的形式融入新一代生成系统。 本节给出优劣矩阵、混合路线图与学习者的务实建议。 全册最后一案：定位案。2020 年后扩散模型崛起，GAN 从生成建模的头把交椅退下——但"退下"不等于"退场"。 会员。《7.4 扩散模型时代：GAN 的位置与未来》收录于灏天文库文集《生成对抗网络 (GAN) 原理与应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/496-%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C-gan-%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8

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