除了 Stable Diffusion，還有多種基礎模型可以用於開發更強大的感知圖像壓縮方法：
生成對抗網絡（GANs）：GANs 在圖像生成和重建方面表現出色，特別是在高質量圖像生成的任務中。通過設計適合壓縮任務的 GAN 結構，可以實現更高的感知質量。
變分自編碼器（VAEs）：VAEs 提供了一種有效的潛在空間建模方式，能夠生成高質量的圖像。通過在潛在空間中進行壓縮和重建，VAEs 可以在保持圖像質量的同時減少數據量。
自回歸模型：這類模型（如 PixelCNN 和 PixelSNAIL）能夠逐像素生成圖像，並且在捕捉圖像的細節和結構方面表現良好。這些模型可以用於生成高質量的圖像重建，從而提升感知壓縮的效果。
其他擴散模型：除了 Stable Diffusion，還有其他擴散模型（如 Denoising Diffusion Probabilistic Models）可以用於圖像生成和壓縮，這些模型在生成過程中能夠有效地捕捉圖像的統計特性。