2024年10月23日 · Our new approach, called sCM, has enabled us to scale the training of continuous-time consistency models to an unprecedented 1.5 billion parameters on ImageNet at 512×512 resolution. sCMs can generate samples with quality comparable to diffusion models using only two sampling steps, resulting in a ~50x wall-clock speedup.

2024年10月14日 · Consistency models (CMs) are a powerful class of diffusion-based generative models optimized for fast sampling. Most existing CMs are trained using discretized timesteps, which introduce additional hyperparameters and are prone to discretization errors.

2024年10月31日 · 一致性模型（CMs）是一类强大的基于扩散的 生成模型，它们针对快速采样进行了优化。 大多数现有的CMs都是使用离散化的时间步长进行训练的，这引入了额外的超参数，并且容易受到离散化误差的影响。 虽然连续时间表述可以减轻这些问题，但由于训练不稳定性，它们的成功受到了限制。 为了解决这个问题，我们提出了一个简化的理论框架，它统一了扩散模型和CMs的先前参数化，识别了不稳定性的根本原因。 基于这个分析，我们引入了在扩散过程参 …

2024年10月24日 · 在论文中，研究人员介绍了一种全新的“连续时间一致性模型（sCM，continuous-time consistency model）”。 该模型可以让 AI 生成多媒体内容的速度提升 50 倍，为未来更快速、更高效的实时 AI 生成应用开辟了广阔前景。 简单来说，sCM 是基于传统扩散模型改进的新模型。 通常情况下，这些模型在产出一个样本之前，必须经历数十至数百个连续的步骤，这种低效率严重限制了其在实时应用场景中的使用。 而 OpenAI 新提出的 sCM 模型改变 …

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2024年10月17日 · 首先，sCM 优于之前所有不依赖与其他网络联合训练的几步式方法，与对抗训练取得的最佳结果相当，甚至超越。 值得注意的是，sCD-XXL 在 ImageNet 512×512 上的一步 FID 超过了 StyleGAN-XL 和 VAR。

2024年10月24日 · 近日，OpenAI 的研究人员发布了一项令人振奋的研究成果，介绍了一种全新的连续时间一致性模型（sCM）。 这一模型在生成多媒体内容(如图像、视频和音频)的速度上实现了飞跃，

2016年12月18日，苏宁控股旗下文创集团正式进军电子竞技领域，并选择了当前电竞专业化最强的英雄联盟项目组建sng战队，随即加入 lspl （英雄联盟甲级联赛）。

在论文中，研究人员介绍了一种全新的“连续时间一致性模型（sCM，continuous-time consistency model）”。 该模型可以让 AI 生成多媒体内容的速度提升 50 倍，为未来更快速、更高效的实时 AI 生成应用开辟了广阔前景。 简单来说，sCM 是基于传统扩散模型改进的新模型。

Research Scientist at OpenAI. yang-song has 55 repositories available. Follow their code on GitHub.