OpenAI再出新招：两步采样，生成高质量图像

OpenAI发布sCM：两步采样生成高质量图像，AI图像生成速度提升50倍

OpenAI 近日发布了名为sCM（连续时间一致性模型）的新型图像生成模型，该模型基于扩散模型原理进行改进，通过简化理论框架和优化采样过程，实现了图像生成速度的显著提升。sCM 仅需两步采样就能生成高质量图像，速度比传统扩散模型快 50 倍。

sCM 的核心突破在于其连续时间框架，避免了离散化误差，并通过一系列关键改进，如改进的时间条件策略和自适应双归一化，提高了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：

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，提高了模型的训练稳定性和生成质量。

sCM 的应用场景：

艺术家和设计师： 用 sCM 生成新颖的视觉元素，提升创作效率和作品多样性。
游戏开发者： 用 sCM 快速生成游戏内的各种资源，如角色、场景和纹理，提高开发速度。
*电影和视频制作人：用 sCM 创建特效和动画，或生成电影中的背景和场景。
音乐家和音频工程师： 用 sCM 生成或编辑音乐和声音效果，用在音乐制作和音频设计。
研究人员和科学家： 在医学、生物学等领域，用 sCM 生成合成数据集，辅助研究和分析。

sCM 的发布标志着 AI 图像生成领域取得了重大突破，它不仅能显著提升图像生成的速度，还能提高生成图像的质量和多样性。 随着 sCM 技术的不断发展和完善，它将在更多领域得到应用，为各行各业带来新的机遇和挑战。

sCM 的项目地址：