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Scm
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目标受众为需要生成高质量图像的研究人员和开发者，尤其是在实时应用领域，如游戏、虚拟现实、增强现实等。sCM 的快速生成能力使得这些领域的开发者能够实时生成高质量的图像内容，提升用户体验。
模型训练与部署AI模型#生成模型#图像生成#实时应用#大规模训练#高质量样本普通产品商用
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简介
OpenAI 提出的连续时间一致性模型（sCM）是一种生成模型，它在生成高质量样本时，只需要两个采样步骤，与领先的扩散模型相比，具有显著的速度优势。sCM 通过简化理论公式，稳定并扩展了大规模数据集的训练，使得在保持样本质量的同时，大幅减少了采样时间，为实时应用提供了可能性。
截图
产品特色
生成高质量图像：sCM 能够生成与领先扩散模型质量相当的图像。
快速采样：sCM 仅需两个采样步骤，实现了约50倍的实时生成速度提升。
大规模数据集训练：sCM 能够扩展到在 ImageNet 数据集上进行 1.5 亿参数的训练。
高效率：在单个 A100 GPU 上，生成单个样本仅需 0.11 秒。
较少的计算成本：sCM 的有效采样计算量远低于其他方法，减少了资源消耗。
与教师扩散模型的一致性：sCM 在样本质量上与教师扩散模型保持一致，随着模型规模的增加，质量差距缩小。
实时应用潜力：sCM 的快速生成能力为图像、音频和视频等领域的实时应用打开了新的可能性。
使用教程
1. 访问 OpenAI 官网并下载 sCM 模型。
2. 准备或获取需要生成的图像的数据集。
3. 使用 sCM 模型对数据集进行训练，直至模型学会生成高质量的图像。
4. 利用训练好的 sCM 模型进行图像生成，只需两个采样步骤即可获得结果。
5. 根据应用需求，对生成的图像进行后处理和优化。
6. 将生成的图像应用到相应的实时应用场景中。
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