sCM - OpenAI推出连续时间一致性模型，两步采样生成高质量图像

sCM是什么

sCM是OpenAI推出的连续时间一致性模型，基于扩散模型原理进行改进。sCM简化理论框架和优化采样过程，实现图像生成速度的显著提升。sCM模型仅需两步采样能生成高质量图像，速度比传统扩散模型快50倍。基于连续时间框架，避免离散化误差，用一系列关键改进如改进的时间条件策略和自适应双归一化，提高模型训练的稳定性和生成质量。sCM的发布预示着实时、高质量生成式AI在多个领域的应用前景，包括视频、图像、三维模型和音频等。

sCM的主要功能

快速图像生成：sCM能迅速生成高质量的图像，速度比传统扩散模型快50倍，只需两步采样过程。
实时视频生成：sCM的技术突破预示着实时视频生成的可能性，以前由于计算成本和时间的限制而难以实现。
3D模型生成：sCM能生成三维模型，为3D打印和虚拟现实等领域开辟新的可能性。
音频生成：sCM能处理音频内容的生成，能力扩展到音频领域。
跨领域应用：sCM能实现跨不同媒介的内容生成，能在多个领域内应用，如游戏开发、电影制作、音乐创作等。

sCM的技术原理

连续时间框架：sCM基于连续时间模型，与传统的离散时间模型相比，避免离散化误差，理论上能在连续的时间轴上进行操作。
简化的理论框架：sCM提出简化的理论框架，统一之前扩散模型和一致性模型的参数化，简化模型的表达式，识别导致训练不稳定的根本原因。
两步采样过程：sCM用仅需两步的采样过程即可生成图像，减少生成所需的计算步骤，提高采样速度。
一致性训练（Consistency Training）：sCM基于一致性训练学习模型，在相邻时间步的输出保持一致，用学习PF-ODE（概率流ODE）的单步解，将噪声转换成清晰的图像。
改进的参数化和网络架构：sCM引入改进的时间条件策略、自适应组归一化、新的激活函数和自适应权重，提高模型的训练稳定性和生成质量。