**一致性模型（CM）**是一系列前景广阔的生成模型，以其高质量和快速生成能力著称。**潜在一致性模型（LCM）**旨在将这种生成能力扩展到潜在空间，以实现文本条件下的高分辨率生成。然而，LCM 的结果并未达到预期效果。相较之下，**阶段一致性模型（PCM）**在 LCM 的基础上进行改进，有效解决了这些局限性。PCM 在训练和推理过程中引入了创新策略，从而显著提升了生成质量。通过在广泛使用的稳定扩散和稳定扩散XL基础模型中进行的1步、2步、4步、8步和16步的实验验证，PCM 的显著进步得到了充分体现。
模型列表
SD1.5
pcm_sd15_lcmlike_lora_converted.safetensors
pcm_sd15_normalcfg_4step_converted.safetensors
pcm_sd15_normalcfg_8step_converted.safetensors
pcm_sd15_normalcfg_16step_converted.safetensors
pcm_sd15_smallcfg_2step_converted.safetensors
pcm_sd15_smallcfg_4step_converted.safetensors
pcm_sd15_smallcfg_8step_converted.safetensors
pcm_sd15_smallcfg_16step_converted.safetensors
SDXL
pcm_sdxl_lcmlike_lora_converted.safetensors
pcm_sdxl_normalcfg_4step_converted.safetensors
pcm_sdxl_normalcfg_8step_converted.safetensors
pcm_sdxl_normalcfg_16step_converted.safetensors
pcm_sdxl_smallcfg_2step_converted.safetensors
pcm_sdxl_smallcfg_4step_converted.safetensors
pcm_sdxl_smallcfg_8step_converted.safetensors
pcm_sdxl_smallcfg_16step_converted.safetensors
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