GAN vs Diffusion 비교 노트
| GAN | Diffusion | |
|---|---|---|
| 샘플링 속도 | 1 forward, 빠름 | 수십 스텝, 느림 |
| 학습 안정성 | 불안정(모드 붕괴) | 안정적(회귀 손실) |
| 다양성 | 낮아지기 쉬움 | 높음 |
| 제어(조건부) | 구조 설계 필요 | guidance로 유연 |
- 실시간성이 중요하면 GAN(또는 distilled diffusion).
- 품질·다양성·학습 난이도 기준이면 요즘은 diffusion이 기본값.
- 최근 흐름은 둘의 절충 — diffusion을 소수 스텝으로 증류해 GAN급 속도를 내는 것.