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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作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 极市导读   本文 提出 Timestep-aware Quantization (TaQ) 方法减少输出分布的振荡，提出 Noise-estimating Mimicking (NeM) 策略来减小累积误差。 本文目录 1 Q-DM：低比特扩散模型 (来自北航，上海 AI Lab) 1 Q-DM 论文解读 1.1 把量化感知训练引入扩散模型 1.2 扩散模型背景简介 1.3 量化过程简介 1.4 扩散模型量化的挑战 1.5 实验结果 太长不看版 本文探索了扩散模型的低比特量化方案，是对扩散模型进行量化的先驱工作之一。量化 (Quantization) 是一种通过低比特精度参数和运算来显著减小内存消耗和计算消耗的技术。本文研究的是如何将量化技术应用到扩散模型。 本文观察到在扩散模型中应用低比特量化技术得到的结果很差，原因是作者发现低比特扩散模型性能存在瓶颈的原因是：多步去噪过程引起的累计量化误差，以及激活值分布的振 ………………………………