sCM – OpenAI推出连续时间一致性模型，两步采样生成高质量图像

本文摘要: 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。

什么是SCM？

SCM是OpenAI推出的基于扩散模型原理的连续时间一致性模型。SCM简化了理论框架，优化了采样过程，显著提高了图像生成速度。SCM模型只需两步采样即可生成比传统扩散模型快50倍的高质量图像。基于连续时间框架，避免离散误差，采用改进的时间条件策略和自适应等一系列关键改进，提高模型培训的稳定性和生成质量。SCM的发布预示着实时、高质量的生成人工智能在视频、图像、三维模型和音频等多个领域的应用前景。

SCM的主要功能

快速图像生成：SCM可以快速生成比传统扩散模型快50倍的高质量图像，只需两步采样。
实时视频生成：由于计算成本和时间的限制，SCM的技术突破预示着实时视频生成的可能性。
3D模型生成：SCM可以生成三维模型，为3D打印和虚拟现实等领域开辟新的可能性。
音频生成：SCM可以处理音频内容的生成，并将其扩展到音频领域。
跨领域应用：SCM可以实现跨媒体的内容生成，可以应用于游戏开发、电影制作、音乐创作等多个领域。

SCM的技术原理

连续时间框架：与传统的离散时间模型相比，SCM基于连续时间模型，理论上可以在连续时间轴上操作，避免离散误差。
简化理论框架：SCM提出了简化的理论框架，统一了之前扩散模型和一致性模型的参数化，简化了模型的表达式，识别了训练不稳定的根本原因。
两步采样过程：采样过程只需两步即可生成SCM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）：基于一致性训练学习模型，SCM在相邻时间的输出保持一致，学习PF-ODE单步解(概率流ODE)将噪声转化为清晰的图像。
参数化和网络架构的改进：SCM引入了改进的时间条件策略、自适应组集成、新的激活函数和自适应权重，以提高模型的训练稳定性和生成质量。