AnimateLCM：个性化扩散模型和适配器的动画加速与解耦一致性学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过提出的 AnimaLCM 方法，我们可以在最小的步骤内实现高保真度的视频生成，通过解耦图像生成先验和动作生成先验的一致性学习策略，提高了训练效率和生成的视觉质量。同时，我们还提出了一种有效的策略，使得现有的适配器可在稳定的扩散社区内实现各种功能，同时不影响采样速度，验证实验结果表明了我们提出方法的有效性。
通过提出的AnimaLCM方法，可以在最小的步骤内实现高保真度的视频生成。该方法通过解耦图像生成先验和动作生成先验的一致性学习策略，提高了训练效率和生成的视觉质量。同时，还提出了一种有效的策略，使得现有的适配器可在稳定的扩散社区内实现各种功能，同时不影响采样速度。验证实验结果表明了该方法的有效性。
