Dec, 2023

潜在扩散模型的高效量化策略

PDF
TL;DR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。
latent diffusion modelsldmspost training quantizationsignal-to-quantization-noise ratiogenerative models
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 增强的分布对齐用于后训练量化扩散模型

    优化的分布对齐方法可用于增强扩散模型的后训练量化，从而解决现有方法中存在的分布不匹配问题，提高在噪声估计任务中的性能，并在低位精度情况下超过完整精度模型的性能。

    Jan, 2024

  • QLLM：用于大型语言模型的准确高效低比特量化

    通过自适应通道重组技术，QLLM 提出了一种准确高效的低精度模型量化方法，实现了对大规模语言模型的低精度量化，并在 LLaMA-2 上相较于之前最先进的方法提高了 7.89% 的平均准确率。

    Oct, 2023

  • 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

  • QuantEase: 基于优化的语言模型量化 -- 一种高效直观的算法

    本研究采用 Coordinate Descent（CD）技术，通过 QuantEase 分层量化框架对 Large Language Models（LLMs）进行后训练量化，包括离群值感知算法，以实现近乎 3 位量化并提高模型性能。

    Sep, 2023

  • TFMQ-DM：扩散模型的时间特征维护量化

    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。

    Nov, 2023

  • SDQ：稀疏分解量化用于 LLM 推断

    借助 SDQ 的结构稀疏性和量化方法，可以实现高计算和内存效率，并且在性能上只有不到 1% 的质量损失。

    Jun, 2024