把视频扩散模型蒸馏成少步生成，快出视频不降质
rCM（Rectified Consistency Models）是一个专注于视频扩散模型蒸馏的开源项目，旨在将大规模视频扩散模型转化为少步生成模型，实现双向和自回归视频生成。它解决了视频扩散模型推理速度慢、计算成本高的问题，通过一致性模型和分布匹配蒸馏技术，将多步采样压缩为1-4步，同时保持生成质量。项目提供了统一的算法和基础设施，支持双向（非自回归）和自回归（时序因果）两种视频生成模式，并集成了FlashAttention等优化技术。核心能力包括：基于修正流的一致性蒸馏、分布匹配损失、以及针对视频时序因果性的Causal-rCM变体。该项目适合需要高效视频生成的场景，如实时内容创作、视频编辑等。
Consistency Models、Latent Consistency Models、AnimateDiff
rcm 是视频领域的开源项目，由 NVlabs 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（811）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：实时视频生成与交互式内容创作。同类可对比的替代方案包括 Consistency Models、Latent Consistency Models、AnimateDiff。
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