OpenAI发布连续时间一致模型（sCM）–通过双阶段抽样创造高质影像

什么是sCM？

连续时间一致性模型（sCM）是由OpenAI开发的一款基于扩散模型原理改进的技术。它通过简化理论结构并优化采样流程，大幅提升了图像的生成速度。该模型仅需经过两个步骤即可产出高质量的图片，其效率较传统的扩散模型提高了50倍之多。得益于连续时间框架的应用，sCM减少了离散化过程中的误差，并且采用了诸如改进的时间调节策略和自适应双归一化的技术手段来增强训练稳定性和生成效果的质量。这一创新性成果预示着在视频、图像、三维建模以及音频等多个领域中实时高质量AI生成应用的广阔前景。

sCM的核心作用

• 高效图片创作sCM能够快速创建出高质素的图像，其处理速度是常规扩散模型的五十分之一，整个生成过程仅需经历两个步骤进行采样。
• 即时视像创建sCM技术的进步为即时生成视频内容开辟了道路，此前这类操作因受到计算资源与耗时的约束而无法轻易达成。
• 创建三维模型sCM能够创建三维模型，为3D打印及虚拟现实等行业带来全新的潜力。
• 声音创作sCM具备生成音频内容的能力，其功能已延伸至音域范围。
• 多领域运用sCM具备在多种媒体间创造内容的能力，并可在诸如游戏设计、影视制作及音乐创新等多个行业中得到运用。

关于供应链管理（SCM）的技术基础

• 持续时间结构sCM依托于连续时间模型，在理论上能够于不间断的时间线上运作，相较于传统离散时间模型而言，它消除了由离散化引起的误差。
• 简洁的理论结构sCM引入了一个简化的理论结构，整合了先前扩散模型与一致性模型中的参数设定，使得模型表达更为简洁，并指出了引发训练过程中不稳定性核心因素的问题所在。
• 双阶段抽样流程通过采用一个只需两个步骤的采样流程，sCM能够有效地降低图像生成过程中需要的计算量，并加快了样本处理的速度。
• 一致性培训（Training for Consistency）sCM采用了一致性训练的方法来构建其模型，确保在连续的时间步骤中输出的一致性，并通过单独求解PF-ODE（概率流常微分方程）的方式来转化噪音为清晰图像。
• 优化的参数设置与网络结构设计通过集成优化的时间条件机制、自动分组标准化技术、创新激活函数及动态调整权重，sCM显著增强了模型训练的稳定性并提升了生成内容的质量。

sCM项目的仓库位置

• arXiv科技文章访问此链接可获取相关论文的PDF版本：https://arxiv.org/pdf/2410.11081，该论文包含了深入的研究内容。

sCM的使用情境

• 创意人士与设计专家运用sCM创造独特的视觉效果，提高创作速度并丰富作品种类。
• 创造游戏的设计师们借助sCM高效创建游戏中的各类资产，包括人物、环境与材质等元素，从而加速开发进程。
• 影视作品创作者利用sCM制作特效与动画，或是创造影片里的背景及场景。
• 作曲家与声音制作专家运用sCM创建或修改音乐及音效，应用于音乐创作与音频策划。
• 学者与科研人员在医疗与生命科学等行业中，利用sCM技术创建合成数据库以支持科研工作及数据分析。