2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
什么是EEG
这种一步采样的方法使得CoMoSVC在实际应用中更加实用，特别是在需要快速处理大量数据的场景下，如实时音频处理和音乐制作等领域。这项技术的出现将为音频转换带来更加高效和方便的解决方案，为人们提供更多创造和表达的可能性。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
19. 使用 ChatGPT 进行研究摘要:编译和总结研究数据，提供简洁的见解并促进明智的决策。