通过结合量化感知训练和蒸馏方法,我们提出了一种新的扩散模型量化方法,可以在维持高图像质量的同时,在 CPU 上展示出高效推断能力。
Nov, 2023
通过优化活化分布和关键量化层,本文解决了低位量化对扩散模型性能的影响,并在各种位宽设置下实现了最先进的高分辨率图像生成。
Feb, 2024
本研究提出了一种用于量化噪声和扩散扰动噪声的统一方法,并使用所提出的混合精度方案,校准降噪方差表并选取每个降噪步骤的最佳位宽,显著提高了量化后扩散模型的样本质量且减少了操作次数。
May, 2023
提出了一种数据自由且参数高效的优化方法 EfficientDM,它通过引入量化感知的低秩适配器 QALoRA 来实现 QAT 级别的性能与 PTQ 的效率相似,从而优化低位扩散模型的性能,并且在时间和数据效率方面显著超过之前基于 PTQ 的扩散模型。
Oct, 2023
提出一种基于时间特征维护的量化方法,该方法通过时间信息块对传统的扩散模型进行优化,实现了与全精度模型几乎相媲美的模型性能在 4 位权重量化下,并无额外计算成本、在 LSUN-Bedrooms 的量化时间加速了 2 倍。
本文针对大规模的十亿参数扩散模型,探索了细调量化扩散模型的领域,并提出了两种策略以增强个性化、保持提示保真度和图像质量,显著超越基线模型的质量和数量性能。
Jan, 2024
通过开发一种混合精度量化框架 MixDQ,我们针对强敏感度文本嵌入进行专门的 BOS 感知量化方法设计,通过度量解耦灵敏度分析来衡量每一层的敏感度,最后通过基于整数规划的方法进行位宽分配,与现有的量化方法相比,MixDQ 在保持 W8A8 品质的同时,实现了模型大小和内存成本的 3-4 倍减少,和 1.45 倍的延迟加速。
May, 2024
本文介绍了如何加速去噪扩散生成模型的生成过程,通过对去噪网络进行压缩,在不进行重新训练的情况下,将完全精度的 DM 量化为 8 位模型,并可在其他快速采样方法上使用。
Nov, 2022
TMPQ-DM 通过联合优化时间步长减少和量化以达到更高的性能和效率平衡,其中包括针对非均匀组合和精细层次分配位宽的设计组件,通过梯度 - free 进化搜索算法快速探索决策空间。
Apr, 2024
我们提出了一种新的文本到图像扩散模型的后训练量化方法 PCR(渐进校准和放松),它包括了一种渐进校准策略,考虑了时间步长上的积累量化误差,以及一种激活放松策略,在性能提升方面几乎没有成本。另外,我们展示了文本到图像扩散模型量化的先前度量不准确的问题,并提出了一种新的 QDiffBench 基准,利用相同领域的数据进行更准确的评估。此外,QDiffBench 还考虑了量化模型在校准数据集之外的泛化性能。对 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL 的广泛实验证明了我们的方法和基准的优越性。此外,我们是首次在保持性能的同时实现了 Stable Diffusion XL 的量化。