sCM是OpenAI推出的連續時間一致性模型，基于擴散模型原理進行改進。sCM簡化理論框架和優化采樣過程，實現圖像生成速度的顯著提升。sCM模型僅需兩步采樣能生成高質量圖像，速度比傳統擴散模型快50倍。基于連續時間框架，避免離散化誤差，用一系列關鍵改進如改進的時間條件策略和自適應雙歸一化，提高模型訓練的穩定性和生成質量。sCM的發布預示著實時、高質量生成式AI在多個領域的應用前景，包括視頻、圖像、三維模型和音頻等。
sCM的主要功能快速圖像生成：sCM能迅速生成高質量的圖像，速度比傳統擴散模型快50倍，只需兩步采樣過程。實時視頻生成：sCM的技術突破預示著實時視頻生成的可能性，以前由于計算成本和時間的限制而難以實現。3D模型生成：sCM能生成三維模型，為3D打印和虛擬現實等領域開辟新的可能性。音頻生成：sCM能處理音頻內容的生成，能力擴展到音頻領域。跨領域應用：sCM能實現跨不同媒介的內容生成，能在多個領域內應用，如游戲開發、電影制作、音樂創作等。sCM的技術原理連續時間框架：sCM基于連續時間模型，與傳統的離散時間模型相比，避免離散化誤差，理論上能在連續的時間軸上進行操作。簡化的理論框架：sCM提出簡化的理論框架，統一之前擴散模型和一致性模型的參數化，簡化模型的表達式，識別導致訓練不穩定的根本原因。兩步采樣過程：sCM用僅需兩步的采樣過程即可生成圖像，減少生成所需的計算步驟，提高采樣速度。一致性訓練（Consistency Training）：sCM基于一致性訓練學習模型，在相鄰時間步的輸出保持一致，用學習PF-ODE（概率流ODE）的單步解，將噪聲轉換成清晰的圖像。改進的參數化和網絡架構：sCM引入改進的時間條件策略、自適應組歸一化、新的激活函數和自適應權重，提高模型的訓練穩定性和生成質量。sCM的項目地址arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.11081sCM的應用場景藝術家和設計師：用sCM生成新穎的視覺元素，提升創作效率和作品多樣性。游戲開發者：用sCM快速生成游戲內的各種資源，如角色、場景和紋理，提高開發速度。電影和視頻制作人：用sCM創建特效和動畫，或生成電影中的背景和場景。音樂家和音頻工程師：用sCM生成或編輯音樂和聲音效果，用在音樂制作和音頻設計。研究人員和科學家：在醫學、生物學等領域，用sCM生成合成數據集，輔助研究和分析。 
