扩散模型的低比特量化方案探索，Q-DM：性能比肩全精度模型相当｜扩散模型经典解读

主要观点总结

本文提出了针对扩散模型的Q-DM方法，旨在通过低比特量化显著减小内存消耗和计算消耗。主要贡献包括解决训练过程中的分布振荡问题和推理时的累积量化误差。通过Timestep-aware Quantization (TaQ)和Noise-estimating Mimicking (NeM)策略，有效训练低比特的扩散模型。在DDPM和DDIM框架上进行了验证，并在CIFAR-10和ImageNet数据集上取得了良好效果。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍和相关工作

简要介绍了扩散模型的发展背景、应用场景以及量化技术在扩散模型中的应用。分析了当前扩散模型量化的挑战，包括训练过程中的分布振荡问题和推理时的累积量化误差。

关键观点2: Q-DM方法的核心思想

针对扩散模型的特性，提出了Timestep-aware Quantization (TaQ)和Noise-estimating Mimicking (NeM)策略。TaQ解决了训练过程中的分布振荡问题，NeM减轻了量化误差的累积对训练的影响。

关键观点3: 实验验证

在DDPM和DDIM两个扩散模型上进行了实验验证，使用CIFAR-10和ImageNet数据集进行无条件图像生成任务。实验结果表明，Q-DM方法在低比特量化下取得了显著的性能提升，并且实现了较高的压缩率和加速率。

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