consistency-models

一步生成高质量图像，告别扩散模型的多步采样。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 12 🐛 待处理 6 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 207
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源工具包，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

consistency-models 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队junhsss
GitHubhttps://github.com/junhsss/consistency-models
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源工具包，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型consistency-models,diffusers,diffusion-models,generative-models,image-generation,pytorch,pytorch-lightning,stable-diffusion
GitHub 星标★ 207
上线时间2023-03-21 00:00:00
代码更新2023-04-14
仓库体积56.4 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 207

核心亮点

  • 单步生成，采样速度比传统扩散模型快数十倍
  • 支持从预训练扩散模型蒸馏，降低训练成本
  • 官方实现，代码质量高，易于复现论文结果

不足之处

  • 生成图像质量在复杂场景下略逊于扩散模型
  • 文档和示例相对较少，社区生态尚不成熟

适用场景

  • 实时图像生成应用，如交互式创作
  • 移动端或边缘设备上的生成任务
  • 作为扩散模型的加速替代方案

替代项目

Stable Diffusion、DDIM、DPM-Solver

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