简介:

连续时间一致性模型的简化、稳定与扩展

功能:

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。

需求人群:

"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。"

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