LCM模型 — Latent Consistency Model(潜在一致性模型)

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LCM模型 — Latent Consistency Model(潜在一致性模型)

LCM(Latent Consistency Models),一款潜在一致性图像生成模型,是清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型,它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像,使图像生成速度提升2-5倍,需要的算力也更少。

LCM模型 — Latent Consistency Model(潜在一致性模型)

LCM是在Consistency Models(一致性模型)的基础上引入了Lantent Space(潜空间),进一步压缩需要处理的数据量,从而实现超快速的图像推理合成。LCM是新一代生成模型,是继LDMs(Latent Diffusion Models,潜在扩散模型)之后的新模型。

LCM的功能:

快速图像推理合成:LCM可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像,使图像生成速度提升2-5倍。

压缩处理数据量:LCM引入Lantent Space(潜空间),进一步压缩需要处理的数据量,从而实现超快速的图像推理合成。

高效算力需求:LCM需要的算力更少,可以更加高效地处理图像生成任务。

LCM模型 — Latent Consistency Model(潜在一致性模型)


官方网址:latent-consistency-models.github.io/



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1月12日10:28

最后修改:2024年1月12日
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