お絵描きAIに使われるGANと拡散モデルについて初学者向けに解説してみた(その２ : 性能比較編)｜teftef｜note

↑ここにかいてあることがほぼ当たっていると思います（初学者ということですが逆に専門家じゃない人にはわかりやすいと思います）。極めて雑なことをいうと拡散モデルは出来上がった画像のクオリティは高くなりますが、思い通りのものが出にくくなります。逆にGANは要求に忠実になりやすいですが、拡散モデルに比べると出来上がった画像の質（絵としてみた時の整合性）は下がります（上記の記事の「属性編集で比べる」というところを見るとわかりやすいです）。人間の場合でも「なんでもいいから得意ないいものを作ってください」と言われたほうが細かい条件がついていて制約がきつい中で作るより良いものができますよね。それとよく似ているのが面白いと思います。GANより拡散モデルがもてはやされているのをみると「要求に忠実」なことより「出来上がりの質が高い」方が人間のニーズにはあっているということなんでしょうか。