提出了一种结合了 Poisson 流一致性模型（PFCM）的后采样 Poisson 流一致性模型（PS-PFCM）的图像去噪技术，该方法能够在低剂量 CT 图像上优于当前的最优扩散样式模型，并在 CIFAR-10 数据集上提供了初步结果。
Feb, 2024
提出基于一致性约束的得分匹配方法，实验结果表明得到了 CIFAR-10 中条件和无条件生成的最新成果和 AFHQ 以及 FFHQ 的基准改进。
Feb, 2023
一步法生成模型中的一种家族为一次生成高质量数据提供了新的方法，通过改进的一致性训练技术，该研究提出了克服预训练模型局限性以及避免评估偏差的方法，并在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上表现出了显著的改进。
Oct, 2023
一步采样的连贯性模型在训练阶段中具有良好的实证效果，通过训练一系列连贯性函数，能够将扩散过程的任何时间步骤的任意点映射到其起始点，其理论基础表明，为了生成与目标分布在 ε 接近程度内的样本，连贯性学习的步骤数应超过 d^5/2/ε，其中 d 为数据维度，这一理论为连贯性模型的有效性和实用性提供了深入洞察，从而启示其在下游推理任务中的实用性。
一种训练一致性模型的替代方案，通过表达常态模型轨迹的微分方程，提高训练效率，并显示出经典的幂律缩放规律。
Jun, 2024
本文介绍了扩散式生成模型的成功之处以及其与一般 CTMs 和 GCTMs 的关系，并证明了 GCTMs 在图像操纵任务中的有效性。
Mar, 2024
本文提出了一种自洽学习的框架，利用生成对抗网络的生成模型和判别模型的博弈优化，使两者协同训练，避免了 GAN 训练不稳定的问题，并在句子语义匹配问题上实现了较好的性能。
Mar, 2023
在这项研究中，我们提出了一种新颖而高效的技术来改善基于一致性模型生成的图像的感知质量，并利用联合分类器 - 判别器模型进行后处理，通过引导示例特定的投影梯度迭代，使合成图像更加精细，从而在 ImageNet 64x64 数据集上获得了改进的 FID 得分，适用于一致性训练和一致性蒸馏技术。
May, 2024
本文提出了一种统计理论，将一致性模型的训练视为分布差异最小化问题，并通过使用 Wasserstein 距离，导出了与传统扩散模型相匹配的一致性模型的统计估计速率，同时揭示了一致性模型通过蒸馏和隔离方法进行训练的优势。
扩散模型在近年来引起了广泛关注，然而其高计算成本限制了实际应用，本文通过研究发现了扩散模型的稳定性，并提出了两种训练加速策略，即课程学习的时间步骤调度和动量衰减策略。实验结果表明，这些策略可以显著减少训练时间并提高生成图像的质量。