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。
需求人群:
"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。"
使用场景示例:
在文本到图像生成任务中,使用PCM模型生成与描述相符的高质量图像。
结合Stable Diffusion XL模型,利用PCM进行多步骤的高分辨率图像生成。
在视频生成领域,使用PCM模型在低步骤下稳定生成高质量的动画视频。
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