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PCM
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目标受众为需要进行高分辨率图像和视频生成的研究者和开发者，特别是那些寻求在文本条件生成领域中提高质量和效率的专业人士。PCM提供了一种新的解决方案，可以帮助他们在保持生成速度的同时，获得更高质量的生成结果。
AI图像生成AI模型#生成模型#文本条件生成#图像生成#视频生成优质新品开源
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产品介绍
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简介
Phased Consistency Model（PCM）是一种新型的生成模型，旨在解决Latent Consistency Model（LCM）在文本条件高分辨率生成中的局限性。PCM通过创新的策略在训练和推理阶段提高了生成质量，并通过广泛的实验验证了其在不同步骤（1步、2步、4步、8步、16步）下与Stable Diffusion和Stable Diffusion XL基础模型的结合效果。
截图
产品特色
解决了LCM在不同推理步骤下生成结果不一致的问题
改善了LCM在低步骤区间的分布一致性，提高了生成质量
通过创新策略在训练和推理阶段提升了生成效果
支持与Stable Diffusion和Stable Diffusion XL基础模型的结合使用
在文本到图像的生成质量上与先前最佳方法进行了比较
提供了生成高质量视频的能力，即使在低步骤区间也能稳定生成
使用教程
步骤一：了解PCM模型的基本原理和特性。
步骤二：获取PCM模型的代码和必要的基础模型，如Stable Diffusion。
步骤三：根据具体任务需求，配置模型参数和训练数据。
步骤四：进行模型训练，优化参数以获得最佳生成效果。
步骤五：使用训练好的模型进行图像或视频的生成任务。
步骤六：评估生成结果，根据反馈调整模型参数或训练策略。
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