Consistency Models: 1~4stepsで画像が生成できる、新しいスコアベース生成モデル

Consistency Models: 1~4stepsで画像が生成できる、新しいスコアベース生成モデル はじめに こんにちは。 今回は、Yang Songさんをはじめとする拡散モデルの第一人者が新たに提唱する生成モデルである、Consistency Model（一貫性モデル） を説明します。 まだ実用レベルのpre-trained modelがリリースされているわけではなく、PoCの段階ですが、その成り立ちやデザインからして、のちに拡散モデルの正統進化版の1つとして広く受け入れられるものになる気がしています。 前置き Consistency Modelは拡散モデルと強すぎる結びつきがあり、拡散モデルをスコアベース生成モデル（Score-based Generative Model）として捉えることが議論の端緒となっていることから、話に追いつくまでには数多くの文脈があります。 特に、以下の

[currypurin]

わかりやすい、ちょっとこの辺りをinput中

[Imamura]

拡散モデルに代わる新しい画像生成モデル。256×256ピクセルの画像を32枚生成するのに5秒って、スペックによるかもしれんけどStable Diffusionより驚異的に早い。普及のハードルはあるけどどうなるか?