Diffusion Models khác gì GAN trong sinh ảnh (Image Generation)?

Mở đầu – Vì sao nhiều bạn dễ nhầm giữa GAN và Diffusion Models?

Khi bước vào thế giới sinh ảnh, hai cái tên xuất hiện nhiều nhất là GAN và Diffusion Models.
Dù đều tạo ra hình ảnh mới từ dữ liệu, nhưng cách chúng “học” và “sinh” ảnh hoàn toàn khác nhau.
Nhiều bạn thường hỏi:

“Cùng là sinh ảnh, vậy khác biệt thật sự nằm ở đâu?”

Sự khác biệt trở nên rõ ràng khi nhìn vào bản chất:

GAN học bằng cạnh tranh.
Diffusion học bằng mô phỏng quá trình nhiễu và hồi phục.

Cách tiếp cận khác nhau khiến chất lượng ảnh, độ ổn định, tốc độ huấn luyện và phạm vi ứng dụng cũng rất khác nhau.

GAN hoạt động thế nào?

GAN (Generative Adversarial Networks) dựa trên một “trò chơi” giữa hai mạng:

Generator – sinh ảnh
Discriminator – phân biệt thật/giả

Chúng học bằng cách cạnh tranh liên tục.
Generator cố gắng lừa Discriminator, trong khi Discriminator cố phát hiện ảnh giả.

Đặc điểm của GAN

Tạo ảnh rất sắc nét
Học nhanh hơn Diffusion

Nhưng dễ gặp các vấn đề kinh điển như:

Mode collapse
Khó hội tụ
Training không ổn định

Đây là phần mở rộng trực tiếp từ các kiến thức Deep Learning 1 – Layers, loss functions (Module 7) và Deep Learning 2 – Unsupervised learning (Module 8).

Diffusion Models hoạt động thế nào?

Diffusion Models lại dựa trên một ý tưởng gần như ngược với GAN:

Thêm nhiễu (noise) vào ảnh cho đến khi thành nhiễu hoàn toàn
Học cách loại bỏ nhiễu (denoising) để khôi phục lại ảnh
Khi sinh ảnh mới, mô hình sẽ đi từ nhiễu → ảnh theo quy trình ngược

Đây là cơ chế “học sự phân bố của dữ liệu bằng cách đảo ngược quá trình nhiễu”.

Đặc điểm của Diffusion

Ổn định, ít lỗi hơn GAN
Cho ra ảnh rất chi tiết và đa dạng
Giảm được vấn đề mode collapse
Tuy nhiên thường chậm hơn do nhiều bước sampling

Cơ chế này liên quan trực tiếp đến nhóm kiến thức GenAI – Flow Matching, DDPM, Score-based Models (Module 11).

GAN vs Diffusion Models – Sự khác biệt cốt lõi

Cơ chế học

GAN: học bằng cạnh tranh
→ có thể không ổn định

Diffusion: học bằng denoising
→ ổn định và dễ huấn luyện hơn

Đa dạng ảnh

GAN: dễ bị mode collapse → ảnh kém đa dạng
Diffusion: mẫu sinh phong phú hơn

Độ sắc nét và chi tiết

GAN: sắc nét nhưng đôi khi thiếu cấu trúc
Diffusion: chi tiết cao, đặc biệt ở các mô hình lớn như Stable Diffusion

Tốc độ sinh ảnh

GAN: sinh ảnh nhanh (1 step)
Diffusion: chậm hơn (nhiều bước sampling)

Khả năng điều khiển bằng prompt

GAN không được thiết kế cho text → image.
Diffusion rất phù hợp với hướng dẫn bằng ngôn ngữ nhờ cơ chế cross-attention (Stable Diffusion).

Ví dụ thực tế: Ứng dụng vào một dự án sinh emoji 64×64

Giả sử bạn muốn tạo hệ thống sinh emoji đơn giản:

Với GAN:

Training nhanh
Ảnh sắc
Nhưng dễ lặp lại kiểu emoji giống nhau

Với Diffusion:

Đa dạng hơn
Dễ điều khiển bằng prompt (ví dụ: “pink cat emoji, crying, kawaii style”)
Tốc độ chậm hơn nhưng chất lượng cao

Trong các dự án thực tế, đặc biệt ở các nhóm như Computer Vision (Module 9) và GenAI (Module 11), diffusion được ưu tiên hơn vì tính ổn định và dễ mở rộng bằng hướng dẫn ngôn ngữ.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Ở các sản phẩm thực tế:

Các mô hình diffusion như Stable Diffusion, DALL·E, Midjourney… đang chiếm ưu thế vì dễ điều khiển bằng prompt và có chất lượng cao.
GAN vẫn hiệu quả trong bài toán cần tốc độ nhanh (siêu phân giải, sinh ảnh khuôn mặt, style transfer), nhưng ít được dùng cho text-to-image.

Việc chọn GAN hay diffusion phụ thuộc:

Yêu cầu chất lượng
Tốc độ inference
Độ phức tạp mô hình
Tài nguyên triển khai

Giống như trong thiết kế pipeline của các module DE → ML → DL, mỗi kỹ thuật phù hợp một mục tiêu khác nhau.

Liên hệ kiến thức

Các chủ đề liên quan xuất hiện rải rác trong nhiều module:

Module 7–8: nguyên lý hoạt động mạng DL, loss functions
Module 9: xử lý ảnh, kiến trúc CNN
Module 10: embedding và vector hóa (áp dụng trong text-to-image)
Module 11: Diffusion, Flow Matching, Generative Models
Module 12: LLMs + ứng dụng kết hợp (prompting, RAG synthesis)

Đây là các kiến thức nền mà người làm GenAI thường đi qua.

Lời khuyên cho người mới

Bắt đầu bằng GAN để hiểu nguyên lý sinh ảnh cơ bản.
Sau đó học Diffusion để thấy sự khác biệt về cách mô hình hóa phân bố dữ liệu.
Thử những project nhỏ như tạo emoji, icon, hoặc hình ảnh 128×128 để quan sát điểm mạnh của từng mô hình.

Bạn có thể thử nghiệm thêm để hiểu rõ hơn sự khác nhau trong cách hai mô hình học và sinh ảnh.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

Q1: Diffusion Models có thay thế GAN hoàn toàn không?
A: Chưa, GAN vẫn phù hợp cho bài toán tốc độ cao.

Q2: GAN có thể dùng cho text-to-image không?
A: Có thể, nhưng không tự nhiên và khó mở rộng bằng diffusion.

Q3: Diffusion có ổn định hơn GAN không?
A: Có, vì diffusion không có cơ chế cạnh tranh.

Q4: GAN có còn dùng nhiều trong nghiên cứu không?
A: Có, nhất là trong style transfer và super-resolution.

FAQ về chương trình AIO

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO khác gì trung tâm khác?
A: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng với tinh thần “Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn”.