PANews は 10 月 24 日、OpenAI が、単純化された連続時間整合性モデルに基づいており、より高いトレーニングの安定性とスケーラビリティを提供する新しい sCM (Simplified Consistency Model) を発表したと発表したと報じました。 sCM は、わずか 2 つのサンプリング ステップで主要な拡散モデルと同等のサンプル品質を生成できるため、サンプリング速度が大幅に向上するといわれています。

従来の拡散モデルではサンプルの生成に数十から数百のステップが必要でしたが、sCM はノイズをノイズのないサンプルに直接変換することでわずか 2 ステップで完了し、速度が約 50 倍向上します。 ImageNet 512x512 データセット上で、OpenAI は 1 億 5,000 万のパラメーターを使用して sCM をトレーニングし、単一サンプルの生成にかかる時間はわずか 0.11 秒でした。 sCM のトレーニングは、事前トレーニングされた拡散モデルに基づいており、一貫した蒸留技術を通じて最適化されているため、サンプル品質を維持しながら計算コストが大幅に削減されます。

OpenAIは、sCMの進歩によりAIコンテンツを効率的かつリアルタイムに生成する新たな可能性が開かれており、今後もこの分野の発展を推進すると述べた。