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2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
正如我们在文章《1万个达人顶得上1个疯狂小杨哥吗?有品牌靠KOC月销超千万》中所说，靠着强大的达人组织能力、媒介执行能力、利润把控能力，以及素材管理能力，一批品牌靠着海量KOC的规模效应实现了业绩增长。
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
这种一步采样的方法使得CoMoSVC在实际应用中更加实用，特别是在需要快速处理大量数据的场景下，如实时音频处理和音乐制作等领域。这项技术的出现将为音频转换带来更加高效和方便的解决方案，为人们提供更多创造和表达的可能性。