最近，一個新的SD加速模型——PCM已經可以使用了。這個模型不僅解決了原來LCM模型的各種問題，還對AnimateLCM進行了優化，使得直接使用PCM生成動畫也能保證質量。

　　以下是PCM針對LCM原有問題的改進點:

　　CFG規模接受度:LCM模型在處理CFG(Controlled Fusion Guidance，控制融合引導)規模時存在限制，僅能接受小于2的值，超過這個值可能導致圖像過度曝光。PCM改進了這一點，允許更大的CFG值，從而擴展了模型的應用范圍并可能提高了圖像的動態范圍。

　　推理步驟一致性:LCM在不同推理步驟下可能產生不一致的結果，這在推理步驟設置不當時尤為明顯，可能導致輸出圖像模糊。PCM通過改進算法，使得在不同推理步驟下都能產生一致且清晰的結果。

　　分布一致性:LCM的損失項在低推理步驟下可能無法實現良好的分布一致性，影響最終圖像的質量。PCM通過優化損失函數和訓練過程，提高了在低推理步驟下生成圖像的質量。

　　此外，PCM還對AnimateLCM進行了優化，使得直接使用PCM生成動畫能夠保證質量。這對于動畫制作者來說是一個巨大的進步，因為它可以減少后期處理的需要，加快動畫制作的流程。

　　總體而言，PCM的出現代表了在擴散模型領域的一個進步，它通過解決LCM模型的一些關鍵問題，為高質量的圖像和動畫生成提供了新的可能性。隨著技術的不斷進步，我們可以期待未來在這一領域會有更多創新和突破。