一致性模型是一步生成模型家族，通过改进一致性训练克服预训练模型局限并避免评估偏差，在CIFAR-10和ImageNet上显著提升。研究涵盖对抗一致性训练、收敛保证、得分匹配、一致性策略及一致性轨迹模型，并揭示扩散模型可重现性现象，提升生成的可解释性与可控性。