ノイズモデリングには、異なるアプローチや手法があります。例えば、GAN（Generative Adversarial Networks）を使用する方法では、高次元で複雑なデータ分布を扱うのに適しており、リアルなノイズ画像を生成することが可能です。一方で、Normalizing Flowsを用いる方法は小規模なデータセットでも安定したトレーニングが可能であり、より精密な統計的性質の捉え方が特徴です。
利点としては、GANによる手法ではリアルなノイズ画像の生成能力が高く、複雑な空間相関や高次元特徴の表現も得意とします。一方でNormalizing Flowsによる手法は小規模データセットでも安定した学習が可能であり、ピクセルごとのノイズ分布を効果的にモデリングする点が挙げられます。
欠点としては、GANには訓練中の不安定性や収束しづらさという課題が存在し、「mode collapse」と呼ばれる問題も発生することがあります。一方でNormalizing Flowsでは各層必須要件である可逆性制約から変換関数の表現能力に限界があるため実際的な応用上制約も考慮されます。