圖像生成（Image Generation）是生成式 AI 中最受矚目的研究方向之一。其目標是讓模型能夠根據輸入條件，生成具有真實感與多樣性的圖像。從早期的 生成對抗網路（GAN, Generative Adversarial Networks） 到近年的 擴散模型（Diffusion Models），圖像生成技術的進步，帶來了質與量的飛躍。

GAN：對抗式學習的突破

GAN 由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出，其核心概念是透過 生成器（Generator） 與 判別器（Discriminator） 的對抗訓練，讓生成器逐漸學會「騙過」判別器，最終產生極為真實的圖像。GAN 推動了許多應用，包括：

• 人臉生成（如 StyleGAN）

• 圖像修復與去雜訊

• 藝術風格轉換

然而，GAN 也存在 模式崩潰（Mode Collapse） 與訓練不穩定等問題，使得生成結果有時缺乏多樣性。

Diffusion Models：從隨機到秩序

擴散模型（Diffusion Models） 的出現則帶來另一種思路。該方法透過 逐步向圖像加入雜訊，再學習如何 逐步去除雜訊，最終重建清晰的影像。這一過程類似於「反向模擬擴散過程」，能夠生成高度真實、細節豐富的結果。

代表性模型包括：

• DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)

• Stable Diffusion：開源後迅速推動了 AI 繪圖的普及

• DALL·E 與 Imagen：結合文字提示（Prompt）進行跨模態生成

技術與應用展望

與 GAN 相比，Diffusion Models 訓練更穩定，生成品質更高，也更適合結合語言模型進行 文字到圖像生成（Text-to-Image Generation）。它已廣泛應用於：

• 藝術創作與遊戲設計

• 廣告與產品原型

• 醫學影像與科學模擬

總結來說，GAN 開啟了圖像生成的新時代，而 Diffusion Models 則將其推向更高層次。隨著運算能力與模型設計的演進，未來的圖像生成將更具創造力與應用價值。