潜在一致性模型（Latent Consistency Models，LCM）是一种先进的生成模型，旨在通过直接预测潜在空间中的逆扩散过程，实现高效的高分辨率图像合成。传统的潜在扩散模型（Latent Diffusion Models，LDM）在生成图像时需要多次迭代去噪，计算开销较大，导致生成速度较慢。LCM 通过将引导的逆扩散过程视为求解增强的概率流常微分方程（PF-ODE），直接在潜在空间中预测该方程的解，从而减少了迭代步骤，实现了快速、高保真的采样。这种方法不仅提高了生成效率，还保持了生成图像的高质量。
在实际应用中，LCM 能够有效解决高分辨率图像生成过程中的计算效率问题。通过从预训练的无分类器引导扩散模型（如 Stable Diffusion）中进行蒸馏，LCM 可以在仅需 2 到 4 步推理的情况下生成高质量的 768×768 分辨率图像，训练时间仅需约 32个A100 GPU 小时。这意味着，使用 LCM 可以大幅度减少图像生成所需的时间和计算资源，同时保持生成结果的高质量和多样性。
LCM 的应用场景广泛，涵盖了需要快速高质量图像生成的多个领域。在艺术创作领域，LCM 可用于快速生成高分辨率的艺术作品，满足艺术家对创作效率和质量的双重要求。在广告和媒体行业，LCM 能够迅速生成符合特定主题和风格的视觉内容，提升营销和宣传的效果。此外，LCM 还可应用于游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域，快速生成逼真的场景和角色，提高用户体验和开发效率。
适配机型：
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