在AI文生图领域，OpenAI再次引领了技术革新。近日，OpenAI公布了一款名为sCM（Continuous-Time Consistency Model）的新型AI文生图方案，这一方案的出现，有望彻底改变目前业界在生成图片及音视频方面所面临的效率瓶颈。

传统上，业界普遍采用扩散模型来生成图片及音视频。然而，这种模型虽然能够生成高质量的样本，但其取样过程却相当缓慢，通常需要经过数十到数百个逐步降噪的步骤，这使得整个生成过程耗时过长，严重影响了商业化应用的可行性。

为了解决这一问题，OpenAI的研究团队提出了sCM模型。与传统的扩散模型相比，sCM模型在生成高质量样本方面实现了革命性的突破。它仅需两个取样步骤，就能生成与扩散模型质量相当的高分辨率样本，这一效率提升幅度高达约50倍。这意味着，用户在使用sCM模型进行文生图时，将能够享受到前所未有的快速体验，而无需再为漫长的降噪过程而烦恼。

此外，sCM模型的出现也打破了传统扩散模型在效率与质量之间的权衡困境。以往，为了提升生成效率，业界通常采用的方法要么是通过复杂的训练过程来“提纯”模型，要么是通过降低输出样本的质量来换取效率的提升。然而，这两种方法都无法在保证质量的同时实现效率的显著提升。而sCM模型则成功地绕开了这一困境，实现了效率与质量的双重提升。