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最近，一个新的SD加速模型——PCM现已可以运用了。这个模型不只处理了本来LCM模型的各种问题，还对AnimateLCM进行了优化，使得直接运用PCM生成动画也能保证质量。
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以下是PCM针对LCM原有问题的改进点:
CFG规划接受度:LCM模型在处理CFG（Controlled Fusion Guidance，控制交融引导）规划时存在束缚，仅能接受小于2的值，超过这个值或许导致图像过度曝光。PCM改进了这一点，答应更大的CFG值，然后扩展了模型的运用规划并或许提高了图像的动态规划。
(如何注册阿里云邮箱)推理进程一致性:LCM在不同推理进程下或许发生不一致的效果，这在推理进程设置不当时尤为明显，或许导致输出图像模糊。PCM通过改进算法，使得在不同推理进程下都能发生一致且明晰的效果。
分布一致性:LCM的丢掉项在低推理进程下或许无法实现良好的分布一致性，影响终究图像的质量。PCM通过优化丢掉函数和练习进程，提高了在低推理进程下生成图像的质量。

视频来自官方 翻译：AIbase
此外，PCM还对AnimateLCM进行了优化，使得直接运用PCM生成动画可以保证质量。这关于动画制造者来说是一个巨大的行进，因为它可以削减后期处理的需求，加速动画制造的流程。
总体而言，PCM的出现代表了在分散模型范畴的一个行进，它通过处理LCM模型的一些关键问题，为高质量的图像和动画生成供给了新的或许性。跟着技能的不断行进，我们可以等候未来在这一范畴会有更多创新和打破。