这篇文章介绍了最新的SD加速模型PCM，相比LCM模型，PCM在图像处理方面有着更快更稳定的表现。PCM针对LCM的问题进行了改进，扩展了模型的应用范围，提高了图像和动画生成的质量。对于动画制作者来说，PCM的优化意味着节省后期处理时间，加快制作流程。未来在扩散模型领域有望迎来更多创新和突破。
一、LCM的局限性与PCM的创新
LCM，作为一种新兴的生成模型，以其在高质量和快速生成方面的优势而受到关注。然而，它在设计上存在一定的局限性，主要体现在三个方面：CFG尺度的接受度、对负面提示的敏感性以及在不同推理步骤下的一致性问题。针对这些问题，PCM提出了创新的解决方案，通过概括LCM的设计空间并提出新的训练和推理策略，显著提升了生成质量。
二、PCM的实验验证
为了验证PCM的有效性，研究人员进行了大量实验，涵盖了从1步到16步的不同推理步骤，并使用了稳定扩散和稳定扩散XL等广泛应用的基础模型。实验结果显示，PCM在各个步骤下均能产生高质量的图像，证明了其在图像生成方面的显著进步。
三、PCM在文本到图像及视频生成中的应用
PCM不仅在静态图像生成方面表现出色，还在文本到视频的转换中展现了其强大的能力。通过两步稳定生成，PCM能够产生高质量的视频内容，这在视频生成质量的比较中得到了验证。
四、结论
PCM的提出，为解决LCM的设计局限提供了一种有效的途径。通过创新的训练和推理策略，PCM在图像和视频生成方面均展现出了卓越的性能，预示着其在未来人工智能领域的广泛应用前景。
