OpenAI推出簡化一致性模型sCM，將大幅提升取樣速度
PANews 10月24日消息，根據OpenAI公告，其推出了全新的sCM（簡化一致性模型），該模型以簡化的連續時間一致性模型為基礎，提供更高的訓練穩定性和可擴展性。據稱，sCM能夠在僅需兩步驟採樣的情況下產生與領先擴散模型相當的樣本質量，大幅提升採樣速度。
傳統擴散模型產生樣本需要數十到上百步，而sCM透過將雜訊直接轉換為無雜訊樣本，只需兩步即可完成，速度提升約50倍。在ImageNet 512x512資料集上，OpenAI訓練了1.5億參數的sCM，產生單一樣本僅需0.11秒。 sCM的訓練是基於預先訓練的擴散模型，並透過一致性蒸餾技術加以優化，使其在保持樣本品質的同時大幅降低計算成本。
OpenAI表示，sCM的進步為高效即時生成AI內容開闢了新可能，將持續推進該領域的發展。
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