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清晰时更加远见：课程一致性模型
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内容提要
本研究提出了一种课程一致性模型（CCM），解决了现有一致性蒸馏方法在不同时间步学习复杂性变化的问题。通过引入基于峰值信噪比（PSNR）的度量，稳定了学习复杂性，实验结果显示在CIFAR-10和ImageNet 64x64上性能显著提升。
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关键要点
- 本研究提出了一种课程一致性模型（CCM）。
- 该模型解决了现有一致性蒸馏方法在不同时间步学习复杂性变化的问题。
- 通过引入基于峰值信噪比（PSNR）的度量，稳定了学习复杂性。
- 实验结果显示在CIFAR-10和ImageNet 64x64上性能显著提升。
- 该方法在单步采样性能上表现良好，并且在文本生成图像模型中同样有效。
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