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本文介绍了 GCCM,一种图对比一致性模型。该模型通过引入负样本对和特征扰动,缓解了一致性训练中的捷径问题,从而提升了生成图预测的效果。
OpenAI 推出 sCM(简化连续时间一致性模型),这是一种新方法,可将一致性模型扩展至 1.5B 参数,通过仅 2 个采样步骤生成高质量样本,相比扩散模型实现约 50 倍的加速。该方法展示了与最先进扩散模型相当的样本质量,同时有效采样计算量不足 10%。
OpenAI 展示了改进的一致性模型训练技术,无需蒸馏即可实现高质量单步图像生成,通过新型损失函数和训练策略在 CIFAR-10 和 ImageNet 64×64 上取得显著的 FID 改进。