İçerikteki metin translate ya da gpt çevirisi gibi duruyor. O yüzden anlaması oldukça zor. Konu ile ilgilenenler için makalenin en azından Abstract kısmını okumak daha açıklayıcı olacaktır.

Kısaca özetleyecek olursam, Diffusion modelleri, Adversarial (Çekişmeli) Generative (Üretken) modeller olarak tanımlanabilir. Temel anlamda yineleyen bir üret-denetle döngüsüne sahipler ve optimum çıktıyı elde edene kadar bu döngüyü sürdürürler. Doğal olarak siz bir girdi verdiğinizde, doğru çıktıya ulaşana kadar çok fazla taslak üretilir, size de en uygun olanı gösterilir. Bu da bir çıktının üretilme süresini çok artırır. Özetinden anladığım kadarıyla Consistency modeller bu yineleme sürecini ortadan kaldırıyor. Sizi doğrudan sonuca ulaştırıyor.