OpenAI 推出 sCM，这是一种新模型，其视频媒体生成速度比当前扩散模型快 50 倍

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OpenAI 团队的两位专家开发了一种新型连续时间一致性模型 (sCM)，他们声称该模型可以比目前使用的模型快 50 倍生成视频媒体。程璐和杨松在arXiv预印本服务器上发表了一篇介绍其新模型的论文。他们还在公司网站上发布了一篇介绍性论文。
在训练人工智能应用程序的机器学习方法中，扩散模型（有时称为扩散概率模型或基于分数的生成模型）是一种变量生成模型。
此类模型通常包含三个主要部分：正向和反向过程以及采样过程。这些模型是生成基于视觉的产品（例如视频或静态图像）的基础，但它们也已用于其他应用，例如音频生成。
与其他机器学习模型一样，扩散模型通过对大量数据进行采样来工作。大多数此类模型执行数百个步骤来生成最终产品，这就是为什么大多数模型需要花一些时间才能完成任务。
与之形成鲜明对比的是，Lu 和 Song 开发了一种模型，它仅用两个步骤就能完成所有工作。他们指出，步骤的减少大大减少了模型生成视频所需的时间，而且质量没有任何损失。
新模型使用了超过 15 亿个参数，可以在配备单个 A100 GPU 的机器上以极短的时间生成样本视频。这比目前使用的模型快约 50 倍。
研究人员指出，他们的新模型所需的计算能力比其他模型要少得多，这也是随着人工智能应用使用量的激增，人工智能应用普遍存在的一个问题。他们还指出，他们的新方法已经经过了基准测试，以将其结果与其他模型进行比较，包括当前使用的模型和其他团队正在开发的模型。他们认为，他们的模型应该在不久的将来能够实现实时生成人工智能应用。