本文摘自浅语科技，原文链接：https://mini.eastday.com/mobile/230417124945497511575.html，侵删。
一个OpenAI华人大牛，最近引发众人关注。
他刚以一作身份发表的最新生成模型，引爆整个学术圈，让不少人惊呼：
有望「终结扩散模型」，「图像生成领域，要变天了」。
他提出的一致性模型，效果比扩散模型更快更好——只需3.5秒就能生成64张左右256×256的图像。
而在此之前，同样也是因为他的工作，才有了之后扩散模型的狂潮——
DALL-E2、StableDiffusion、Imagen等的出现。
这位名叫宋飏的机器学习研究员，亲身参与着图像生成领域的关键性变革。
但不为多数人所知的是，他曾16岁裸分上清华，原本是想当一名物理学家。
他曾这样形容两者之间的关系：
有很多技术最初是由物理学家发明的，现在在机器学习中非常重要。OpenAI华人大牛
从个人网站上显示，目前他在OpenAI致力于开发可扩展的方法来建模、分析和生成复杂的高维数据。
主要研究兴趣涵盖多个领域，包括生成建模、表示学习、概率推理、人工智能安全性以及AIforScience。
而他的最终目标也在网站上提及：
解决具有广泛意义的问题，开发既易于理解又有效的方法，并构建可以改善人类生活的智能系统。
他的最新论文一致性模型，在学术圈引起了巨大的反响。
有网友实测发现，只需要3.5秒左右就能生成64张左右256×256的图像：
游戏结束！
这种图像生成领域的颠覆性，对于宋飏本人来说可能并不陌生。
来到OpenAI之前，他曾在斯坦福大学攻读计算机博士，研究包括基于分数的生成模型（Score-BasedDiffusionmodels）和扩散模型，师从 StefanoErmon。
StefanoErmon是斯坦福计算机系副教授，隶属于人工智能实验室，也是伍兹环境研究所的研究员。
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