Nov, 2023

TFMQ-DM：扩散模型的时间特征维护量化

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TL;DR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。
diffusion modelpost-training quantizationtemporal feature maintenance quantizationtemporal information blockmodel performance
发现论文，激发创造
  • PTQD：针对扩散模型的精确后训练量化

    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

  • EfficientDM: 高效的低位扩散模型量化感知微调

    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

  • TMPQ-DM: 高效扩散模型的时间步减少和量化精度选择

    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

  • 扩散模型的时态动态量化

    介绍了一种新的量化方法用于扩散模型，通过动态调整量化间隔来改善输出质量，并提出该方法在推理时没有计算开销和两种量化方法兼容，通过多种数据集的广泛实验证明了量化扩散模型在输出质量方面的显着改进。

    Jun, 2023

  • 扩散模型的训练后量化

    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

  • MixDQ: 高效节省内存的几步文本到图像扩散模型与度量分离混合精度量化

    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

  • 量化扩散变压器分析

    通过分析扩散变换器中激活和权重量化的挑战，我们提出了一种单步采样校准激活和适应分组量化权重的低比特量化方法，从而在无需任何优化的情况下在纯变换器结构上实现了高效的后量化，我们通过初步的条件图像生成实验展示了所提出方法的效率和有效性。

    Jun, 2024

  • 潜在扩散模型的高效量化策略

    本研究提出了一种高效的量化策略，利用信噪比（SQNR）作为评估指标，将相对量化噪声视为噪声，识别模型中的敏感部分，并提出了既包括全局策略又包括局部策略的高效量化方法。实验结果表明，实施全局和局部策略能够高效地量化并有效地压缩 LDMs。

    Dec, 2023

  • 文本到图像扩散模型的渐进校准和激活松弛的后训练量化

    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。

    Nov, 2023

  • QuEST: 低比特扩散模型量化的高效选择性微调

    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