汽車(chē)行業(yè)深度報(bào)告：AI系列深度08期，GAN與Diffusion兩類生成范式有何差異？.pdf

生成模型正從識(shí)別世界走向生成世界，GAN與Diffusion作為最具代表性的兩條技術(shù)路線，其差異與演進(jìn)深刻影響著圖像、視頻乃至物理世界仿真的產(chǎn)業(yè)格局。

核心內(nèi)容與研究目的

本報(bào)告系統(tǒng)梳理生成模型從VAE、GAN到Diffusion與流匹配的演進(jìn)脈絡(luò)，深入對(duì)比GAN與Diffusion在采樣速度、訓(xùn)練穩(wěn)定性、樣本多樣性和可控性四個(gè)維度的路線差異，并探討擴(kuò)散成為主流后的三個(gè)演進(jìn)方向及產(chǎn)業(yè)落地前景。研究旨在為理解生成模型技術(shù)路線選擇及物理AI應(yīng)用提供分析框架。

技術(shù)路線對(duì)比

GAN以生成器與判別器的對(duì)抗博弈為核心，可一步生成、圖像銳利，在實(shí)時(shí)生成和特定垂類中仍有價(jià)值，但訓(xùn)練不穩(wěn)定、易模式崩潰且規(guī)模化難度較高。Diffusion通過(guò)多步去噪把生成問(wèn)題轉(zhuǎn)化為更穩(wěn)定的回歸學(xué)習(xí)，分布覆蓋更全、條件控制更強(qiáng)，但推理慢、算力開(kāi)銷(xiāo)大。當(dāng)前圖像和視頻生成的通用主線已轉(zhuǎn)向Diffusion及其流匹配變體，Stable Diffusion、DALL-E2、Sora、Veo、可靈等均體現(xiàn)這一趨勢(shì)。

演進(jìn)方向與產(chǎn)業(yè)落地

擴(kuò)散成為主流后，沿流匹配與整流、一致性模型與蒸餾、擴(kuò)散與Transformer結(jié)合三個(gè)方向演進(jìn)。GAN的對(duì)抗思想也在對(duì)抗蒸餾、一步生成和擴(kuò)散提速中回流。產(chǎn)業(yè)落地上，數(shù)字AI側(cè)形成"擴(kuò)散/流匹配+Transformer/DiT"的統(tǒng)一技術(shù)棧；物理AI側(cè)，生成式世界模型用于合成長(zhǎng)尾駕駛場(chǎng)景、仿真訓(xùn)練和機(jī)器人動(dòng)作生成，但進(jìn)入安全閉環(huán)必須補(bǔ)足動(dòng)作條件化、長(zhǎng)時(shí)域一致性和可靠評(píng)估。報(bào)告認(rèn)為物理AI將成為增量更大的方向，智能駕駛作為最先跑通閉環(huán)的代表場(chǎng)景值得重點(diǎn)關(guān)注。

風(fēng)險(xiǎn)提示

技術(shù)迭代不及預(yù)期、大模型廠商ARR增速放緩、云服務(wù)商資本開(kāi)支不及預(yù)期、智能駕駛及機(jī)器人商業(yè)化落地不及預(yù)期等風(fēng)險(xiǎn)。