consistency-models

一步生成高质量图像，告别扩散模型的多步采样。

consistency-models 是 OpenAI 官方发布的用于训练和采样一致性模型的工具包。一致性模型是一种新型的生成模型，旨在解决传统扩散模型采样速度慢的问题。它通过将扩散过程的学习目标改为直接预测从任意噪声到干净数据的映射，从而在单步或少数几步内生成高质量图像。该项目基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning，提供了完整的训练、采样和评估代码，支持 CIFAR-10、ImageNet 等数据集，并集成了 Stable Diffusion 的潜在空间，可用于文本到图像的生成。其核心能力包括：单步生成、少步采样、蒸馏预训练扩散模型、以及支持 classifier-free guidance。对于需要快速图像生成或资源受限的场景，该项目提供了高效的解决方案。