最近,一個新的SD加速模型——PCM已經(jīng)可以使用了。這個模型不僅解決了原來LCM模型的各種問題,還對AnimateLCM進(jìn)行了優(yōu)化,使得直接使用PCM生成動畫也能保證質(zhì)量。
以下是PCM針對LCM原有問題的改進(jìn)點(diǎn):
CFG規(guī)模接受度:LCM模型在處理CFG(Controlled Fusion Guidance,控制融合引導(dǎo))規(guī)模時存在限制,僅能接受小于2的值,超過這個值可能導(dǎo)致圖像過度曝光。PCM改進(jìn)了這一點(diǎn),允許更大的CFG值,從而擴(kuò)展了模型的應(yīng)用范圍并可能提高了圖像的動態(tài)范圍。
推理步驟一致性:LCM在不同推理步驟下可能產(chǎn)生不一致的結(jié)果,這在推理步驟設(shè)置不當(dāng)時尤為明顯,可能導(dǎo)致輸出圖像模糊。PCM通過改進(jìn)算法,使得在不同推理步驟下都能產(chǎn)生一致且清晰的結(jié)果。
分布一致性:LCM的損失項在低推理步驟下可能無法實(shí)現(xiàn)良好的分布一致性,影響最終圖像的質(zhì)量。PCM通過優(yōu)化損失函數(shù)和訓(xùn)練過程,提高了在低推理步驟下生成圖像的質(zhì)量。
此外,PCM還對AnimateLCM進(jìn)行了優(yōu)化,使得直接使用PCM生成動畫能夠保證質(zhì)量。這對于動畫制作者來說是一個巨大的進(jìn)步,因?yàn)樗梢詼p少后期處理的需要,加快動畫制作的流程。
總體而言,PCM的出現(xiàn)代表了在擴(kuò)散模型領(lǐng)域的一個進(jìn)步,它通過解決LCM模型的一些關(guān)鍵問題,為高質(zhì)量的圖像和動畫生成提供了新的可能性。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們可以期待未來在這一領(lǐng)域會有更多創(chuàng)新和突破。
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