OpenAI公布AI文生图“sCM”，号称效率是传统扩散模型50倍

IT之家10月27日消息，OpenAI本周公布了一款名为sCM（Continuous-TimeConsistencyModel）的新型AI文生图方案。

与传统的扩散模型相比，sCM仅需两个步骤即可生成高质量样本，号称能够将文生图效率提升约50倍，且生成的样本质量能与“业界较强的扩散模型”相比较，为AI文生图提供了新的方案。

虽然目前业界已出现一些技术以加快扩散模型的速度，但无非只是利用复杂训练过程“提纯”模型，或通过降低输出样本质量下降以提升效率。

而OpenAI研究团队则提出了一种名为sCM的文生图方案，这一生成模型方法绕开了传统扩散模型范畴，号称仅需两个取样步骤即可生成与扩散模型质量相当的高分辨率样本，极大缩短了生成时间。

IT之家获悉，sCM训练方法主要利用预训练扩散模型蒸馏出来的知识直接打造模型，号称能够在缩短取样时间的同时保持高质量样本生成。

研究人员使用ImageNet512x512数据集，利用sCM方法训练模型，号称能够生成细节丰富且高质量的图像，展示其在高分辨率生成方面的能力。尽管sCM只有两个取样步骤，生成样本的质量仍接近业界“最佳的扩散模型”，号称“差异不到10%”。