主要观点总结
本文介绍了MixDQ，一种面向少步扩散模型的混合比特量化方案。该方案解决了少步数生成模型在低比特量化时面临的挑战，实现了在W8A8几乎无损的量化，并将模型开源为Huggingface Pipeline。通过高效量化算子实现，MixDQ显著减少了模型的计算与存储消耗，保持了生成质量，是第一个实现少步生成模型量化实际显存与延迟优化的方案。
关键观点总结
关键观点1: MixDQ的背景和重要性
随着扩散模型在视觉生成领域的进展，少步生成模型成为热点研究话题。然而，模型的显存开销仍然显著，低比特量化是一种减少模型计算存储开销的方法。MixDQ解决了扩散模型的显存瓶颈问题，让文生图大模型更小更快，能够在各种小存储终端设备上被应用起来。
关键观点2: MixDQ的主要内容和方案
MixDQ分析了少步数生成模型低比特量化的挑战，并提出了一种面向少步扩散模型的混合比特自动化设计方案。通过采用混合精度量化，解决了量化被少数极端敏感层所瓶颈的问题。采用指标解耦的方案来准确识别量化敏感层，并考虑了文本特征量化的特殊问题。实现了显著的的显存与延迟优化。
关键观点3: MixDQ的效果和优势
MixDQ在W8A8时获得了比FP16更好的生成质量，W5A8时仅损失了少量的FID、CLIPScore和ImageReward。与现有方案相比，MixDQ是第一个实现少步生成模型的量化实际显存与延迟优化的方案，且保持了生成效果与FP16几乎完全一致。
关键观点4: 如何投稿到TechBeat
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文章预览
我们提出了MixDQ，一种面向少步扩散模型的混合比特量化方案。 MixDQ分析定位了“少步扩散模型量化”的独特问题，并提出针对性解决方案。 针对少步生成模型，在现有量化方案在W8A8损失严重的情况下，MixDQ在能够实现多方面指标（图像质量，文图吻合，人为偏好）无损的W8A8量化，W4A8无明显视觉损失。 我们实现了高效的INT8 GPU算子，以实现实际的显存与延迟优化，并将模型开源为Huggingface Pipeline，通过几行代码即可调用。 论文标题： MixDQ: Memory-Efficient Few-Step Text-to-Image Diffusion Models with Metric-Decoupled Mixed Precision Quantization 论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.17873 Project page: https://a-suozhang.xyz/mixdq.github.io/ Huggingface Pipeline: https://huggingface.co/nics-efc/MixDQ 代码链接： https://github.com/A-suozhang/MixDQ 一、前言 近年来，扩散模型(Diffusion Model)在视觉生成领域取得了显
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