本案例依原書 Table 3.1「Comparative overview of GANs, VAEs, diffusion models, and transformers」完整重建。DOCX 文字抽取未展開表格，改以同一本 PDF 讀取，不使用外部資料。
原書用 Table 3.1 將 GAN、VAE、Diffusion、Transformer 放在同一比較框架中，強調不同 Architecture 各有優勢與成本。
| Model | Strengths | Limitations | Applications／Industries |
|---|---|---|---|
| GANs | High-quality Image Generation；Fast Inference | Training Instability；Mode Collapse | Deepfakes、Fashion Design、Face Synthesis／Media、Retail、Security |
| VAEs | Structured Latent Space；Good Reconstruction | Blurry Outputs；Limited Realism | Anomaly Detection、Text Generation／Healthcare、IoT、NLP |
| Diffusion Models | State-of-the-art Image Quality；Stable Training | Slow Sampling；High Compute Cost | Text-to-image、Image Restoration／Art、Advertising、Biotech |
| Transformers | Versatile；Scalable；Few-shot Learning | High Memory Demand；Data Hungry | Chatbots、Code Generation、Summarization／Education、Legal Tech、Software |
Excel 可將 Use Case Requirement 與 Strength／Limitation 做 Multi-criteria Mapping；AI 可協助提出候選模型，但不能自行添加原表未列的 Benchmark。
Table 3.1 是質性比較，沒有 Score、Weight 或 Ranking。
模型選擇是 Trade-off：GAN 偏快速高品質影像、VAE 偏 Structured Latent Space、Diffusion 偏最高影像品質但成本較高、Transformer 偏通用文字／程式與互動任務。
請只用 Table 3.1 的 Strengths、Limitations、Applications、Industries，為指定 Use Case 篩選候選模型。不要建立原書不存在的數值排名。
題目： 若最在意 Text-to-image Quality，但可接受 Slow Sampling，原表較支持哪類模型？