consistency model

已于 2023-12-07 10:55:53 修改
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分类专栏： 图像视频生成大模型 文章标签： 深度学习 人工智能 stable diffusion consistency
于 2023-12-06 20:08:54 首次发布
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一致性模型（Consistency Model，CM）是解决扩散模型采样速度慢的方法之一。通过将扩散模型的前向过程建模为随机微分方程，并利用反向SDE的等价ODE形式进行去噪。CM通过迭代式的求解器，从噪声直接生成高质量样本，实现了更快的采样速度。在训练中，微调扩散模型以满足一致性约束，使得从噪声中一步或多步采样即可得到数据样本。一致性损失（Consistency Loss）进一步强化了这一过程，确保预测的连续性和准确性。

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【Consistency Models】复现指导以及效果分析。
zik的博客
05-08 2834
总的来说，Consistency Models速度的确特别快，也真的是一步成图，或许以后能够替代Diffusion Model火起来？
【终结扩散模型】Consistency Models.OpenAI开源新模型代码，一步成图，1秒18张
zik的博客
04-15 2892
在 AI 画图的领域，人们一直关注的是扩散模型，人们一直在尝试不断改进，推出了 Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 等技术，并在其基础上构建应用。不过最近，OpenAI 提出的全新生成模型看起来要让这一领域经历一场革命。作者阵容也非常强大，有本科毕业于清华大学数理基础科学班、目前在 OpenAI 担任研究员的宋飏。
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singxsy的博客
04-23 1556
图像编辑等假设存在一个函数f，对于同一条PF ODE轨迹上的任意点都有相同的输出fxttfxt′t′for alltt′∈ϵTfxt​tfxt′​t′for alltt′∈ϵTconsistency model的目标是从数据中估计一致性函数fff，来迫使self-consistency性质。
深度学习（生成式模型）—— Consistency Models
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02-04 3722
Diffusion model需要多次推断才能生成最终的图像，这将耗费大量的计算资源。前几篇博客我们已经介绍了加速Diffusion model生成图像速率的DDIM和Stable Diffusion，本节将介绍最近大火的Consistency Models（代表模型：Dalle-3），其允许Diffusion model仅经过一次推断就生成最终的图像，同时也允许少量多次推断来生成最终的图像。
图像生成：Consistency Models（一致性模型）
WiSirius的博客
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扩散模型在图像、音频和视频生成方面取得了重大突破，但它们依赖于迭代生成过程，导致采样速度较慢，限制了其实时应用的潜力。为了克服这一限制，我们提出了一致性模型，这是一种新的生成模型家族，可以在没有对抗性训练的情况下实现高样本质量。它们在设计上支持快速的一步生成，同时仍然允许少步采样以换取样本质量的计算。它们还支持零样本数据编辑，如图像修补、着色和超分辨率，而不需要对这些任务进行明确的训练。在SD中，
超详细！！！一文理解Consistency models
m0_58969377的博客
07-13 2241
本文的动机是提出一种能够直接将噪声映射到数据的模型，实现快速的一步生成，同时保留多步采样的能力，以便在需要时通过增加计算量来提升样本质量。最终，一致性模型可以实现快速的单步生成，同时保留多步采样的灵活性和高质量样本生成的能力。：使用数值ODE求解器和预训练的扩散模型生成PF ODE轨迹上的相邻点对，通过最小化这些点对的输出差异，将扩散模型的知识蒸馏到一致性模型中。：生成PF ODE轨迹上的相邻点对，通过最小化这些点对输出的差异，将扩散模型蒸馏为一致性模型，实现高质量的单步生成。
【论文】2405.Phased Consistency Model（港中文提出了AI绘画加速模型，一步采样生成图像，支持SD1.5,SDXL）
进一寸有一寸的欢喜
06-11 1881
**扩散模型 (Diffusion Models)**：扩散模型通过`拟合得分函数`来训练，即估计数据分布的梯度 **一致性模型 (Consistency Models)**: 通过`拟合ODE（常微分方程）`解来训练。这种模型强制所有轨迹上的点映射到同一个解。 **一致性轨迹模型 (Consistency Trajectory Models)**: 一致性轨迹模型通过拟合**任意ODE轨迹**来训练。即轨迹中的任意点对之间强制相同的预测。 **逐步一致性模型 (Phased Consistency Mo
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qq_41146932的博客
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扩散模型在图像、音频和视频生成方面取得了重大突破，但它们依赖于迭代生成过程，导致采样速度较慢，限制了其实时应用的潜力。为了克服这一限制，我们提出了一致性模型，这是一种新的生成模型家族，可以在没有对抗性训练的情况下实现高样本质量。它们在设计上支持快速的一步生成，同时仍然允许少步采样以换取样本质量的计算。它们还支持零样本数据编辑，如图像修补、着色和超分辨率，而不需要对这些任务进行明确的训练。我们的目标是创建生成模型，以促进高效的单步生成，而不牺牲迭代细化的重要优势。
Consistency Models 阅读笔记
icylling的专栏
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Consistency models可以直接一步采样就生成图片，但是也允许进行多步采样来提高生成的质量。 Consistency models可以从预训练的扩散模型蒸馏得到，也可以作为独立的生成模型从头训练得到。
【论文阅读】Consistency Models
上总介的博客
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开源项目教程：Consistency Models
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剪枝策略：通用剪枝策略 diff-pruning，在多步 model 采用统一的剪枝策略。Guidelance 剪枝： T-Gate, Adative Guidelance。特别消耗计算资源，所以模型的加速需求是比较强烈的。Consistency Models 支持快速。CM 的加噪和去噪过程。
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weixin_44708254的博客
04-16 352
宋飏博士团队在今年基于diffusion与score-based SDE推出了一步生成的模型——Consistency Models。这是大佬的官方repo。
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