084、代码实战二十一：扩散模型与其他生成模型的正面PK
news2026/4/30 0:37:56
今天调试一个图像生成任务时，同事跑过来问：“为什么用GAN生成的工业缺陷样本看起来总是不自然，但换成扩散模型后效果明显提升？”这个问题让我意识到，很多开发者其实并不清楚不同生成模型在相同任务上的实际差异。咱们今天就拿几个主流模型，在同一个数据集上真刀真枪比划比划。实验准备：统一战场我们选用了MNIST这个老朋友，不是因为简单，而是因为它能让我们聚焦在模型特性而非数据复杂性上。所有模型都使用相同的训练集、相同的输入输出维度（28x28灰度图）、相同的训练轮数。评测指标也不搞花哨的，就看生成质量、训练稳定性和推理速度这三项硬指标。# 先搭个公平的擂台classBaseGenerator(nn.Module):"""所有生成模型的基类，保证对比的公平性"""def
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