Investigadores han logrado un avance que acelera radicalmente la generación de imágenes y videos con inteligencia artificial, reduciendo procesos que antes tardaban minutos a solo unos pocos pasos. Gracias a una técnica llamada score-regularized continuous-time consistency es posible entrenar grandes modelos para que omitan iteraciones largas sin perder calidad, lo que permite resultados vívidos en el tiempo que se tarda en preparar un café.
La idea es como un atajo en un viaje: en lugar de recorrer cada calle secundaria, el coche toma la autopista y llega mucho antes manteniendo el paisaje esencial. Este enfoque incorpora un punto de control que regulariza el puntaje del modelo y mantiene la coherencia temporal y la nitidez, evitando las manchas borrosas que producían otros métodos más rápidos.
El trabajo técnico aparece en el artículo Large Scale Diffusion Distillation via Score-Regularized Continuous-Time Consistency y sus implicaciones son enormes: generación de imágenes realistas al instante, creación de clips cortos y fluidos, y la posibilidad de integrar estas capacidades en aplicaciones interactivas donde la latencia es crítica.
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