在人工智能领域，文本生成和图像生成一直是备受关注的领域。GAN (Generative Adversarial Networks) 技术作为当前最流行的生成模型之一，在这个领域内占据了重要地位。但是，随着技术的不断发展和应用，它的局限性也逐渐显露出来。而现在，扩散模型正在迅速崛起，成为一个新的解决方案。那么，为什么扩散模型能如此迅速地取代 GAN 呢？让我们听听 Tom Goldstein 教授的看法。
在人工智能的发展过程中，文本生成和图像生成一直是备受关注的领域。其中，GAN (Generative Adversarial Networks) 技术作为当前最为流行的生成模型之一，曾经在这个领域内处于独大地位。然而，随着技术的不断发展和应用，其局限性也逐渐显露出来。
最近，OpenAI 发布的 DALL-E 模型提供了一个新的解决方案，即使用扩散模型代替 GAN 来进行文本生成图像。相较于 GAN，扩散模型具有更好的稳定性和可控性，并且可以通过最小化凸回归损失来有效解决鞍点问题。此外，DALL-E 模型还基于 Cold Diffusion 提出了一种新的训练方法，可以通过缓慢放松样本分布来达到更好的生成效果。
不仅如此，扩散模型的成功还体现了数学范式的重要性。Tom Goldstein 副教授指出，扩散模型的优势在于其简单、易于理解的数学公式。相比于其他超参数调整方法，这些公式更容易推导和解释，并且可以帮助人们更加深入地理解模型的本质。
虽然现在无法断言扩散模型已经完全统治了文本生成和图像生成领域，但可以肯定的是，在人工智能技术的发展过程中，扩散模型作为一种新的解决方案正在逐渐崭露头角。相比于 GAN，它具有更好的稳定性和可控性，并且可以通过最小化凸回归损失来更加有效地解决鞍点问题。同时，其简单易懂的数学公式也让其在理论上更加具有优势。
总之，扩散模型作为一种新的生成模型，具有更好的稳定性和可控性，并且可以通过最小化凸回归损失来有效解决鞍点问题。与此同时，其简单易懂的数学公式也使其在理论上更具优势。虽然目前无法确定扩散模型是否已经完全取代 GAN，但可以预见的是，在未来的人工智能时代里，我们可能会看到更多的新技术和解决方案不断涌现出来，为我们带来更多的机遇和挑战。
