AI视频时代！CHATGPT发布新模型sCM，预示着Sora即将发布？

CHATGPT刚刚宣布了一项重大技术突破，全新扩散模型方法sCM，sCM将开启图像、音频、视频、三维模型AI新时代。

1、扩散模型的烦恼

扩散模型在生成式AI领域可是风生水起。然而，它们有一个致命缺点——采样速度慢！

生成一张图片可能需要几十步甚至几百步，效率低得让人抓狂。虽然市面上有一些蒸馏技术，可以加速采样，但这些方法或是计算成本高，或是训练复杂，甚至有的还牺牲了样本质量。

2、sCM的闪亮登场

就在大家为扩散模型的慢速发愁时，CHATGPT推出了全新的sCM模型。只需两步采样，速度就提升了整整50倍，而且性能还直逼甚至超越了传统的扩散模型。

sCM作为OpenAI前期一致性模型研究的延续和改进，简化了理论框架，实现了大规模数据集的稳定训练，同时保持了与领先扩散模型相当的样本质量。

3、一致性模型sCM，到底是个啥？

我们先来看看官网，一致性模型sCM是如何解释的：

sCM相比于扩散模型，有哪些改进：

（1）继承与改进

sCM是在扩散模型基础上的改进版本。它借鉴了扩散模型逐步去噪生成数据的原理，但通过优化算法和架构设计，实现了更高效的生成过程。

（2）显著提升采样速度

传统扩散模型需要几十步甚至几百步才能生成一张图像，速度较慢。相比之下，sCM仅需两步采样即可完成生成，采样速度提升了50倍，大幅度提升了效率。

（3）保持高质量输出

尽管sCM显著加快了生成速度，但它依然能够保持甚至超越扩散模型的图像质量。这得益于其优化的训练方法和先进的网络架构，确保生成结果的清晰度和细节。

（4）理论框架的创新

sCM采用了连续时间框架，避免了扩散模型中离散时间步带来的误差。这一创新使得模型在理论上更加稳健，能够在更大规模的数据集上进行稳定训练和扩展。

（5）网络架构的优化

sCM在网络设计上引入了改进的时间条件、自适应组归一化、新的激活函数和自适应权重等技术。这些优化不仅提升了模型的训练稳定性，还增强了生成样本的多样性和质量。

4、Sora会是奥特曼送给ChatGPT的生日礼物？

下个月就是ChatGPT的两岁生日了！虽然Sora还没落地，连开发主管都悄然离开，搞得外界一片哗然，但OpenAI似乎仍然在憋大招！

最近传出的sCM技术发布说明，或许就是他们下一步计划的关键。sCM（Stochastic Convolution Model）不仅被认为是未来生成高质量实时音视频的基础，更可能是Sora发布的前兆。

Sora模型是可以生成视频的AI，仿佛赋予了想象力翅膀。Sora不仅能生成高质量的图像和视频，还能精确处理复杂场景中的多角色和运动细节。

这种技术简直是为“脑洞”而生，有人甚至让海豚和企鹅骑自行车，Sora也轻松搞定！除了搞笑创意，Sora还能处理不同镜头间的无缝切换，准确保留视觉风格，让人不禁想问：还有什么是Sora做不到的呢？

比如，一位时尚女性走在充满温暖霓虹灯和动画城市标牌的东京街道上。

她穿着黑色皮夹克、红色长裙和黑色靴子，拎着黑色钱包。她戴着太阳镜，涂着红色口红。她走路自信而随意。街道潮湿且反光，在彩色灯光的照射下形成镜面效果。许多行人走来走去。

一台机器人，正在一个凌乱的工作台前。桌子上堆满了各种机械零件和工具，似乎是一个机器修理或改装的地方。机器人外壳部分打开，内部复杂的机械结构暴露在外，似乎正在进行修理或升级。这种未来感和机械感十足的场景，给人一种充满科技感的赛博朋克世界氛围。

一窝金毛幼犬在雪地里玩耍。两只可爱的幼犬正从雪中探出头，头部和脸上都被雪覆盖着，显得格外萌趣。雪的洁白与小狗的金黄色毛发形成了鲜明的对比，画面充满了温馨和欢乐的气氛。