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BinaryDM: 混合扩散模型的准确二值化
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了BinaryDM，一种新颖的准确的量化感知训练方法，可以将扩散模型的权重推向1位极限。通过使用LMB恢复二元化扩散模型生成的表示，并使用LRM提高二元化感知优化，BinaryDM在精度和效率上都取得了显著的改进。在资源有限场景中，BinaryDM展示了巨大的优势和潜力。
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关键要点
- 本研究提出了BinaryDM，一种新颖的量化感知训练方法。
- BinaryDM旨在将扩散模型的权重推向1位极限。
- 使用LMB恢复二元化扩散模型生成的表示。
- 使用LRM提高二元化感知优化。
- 通过渐进的初始化策略训练扩散模型，避免收敛困难。
- 实验证明BinaryDM在精度和效率上显著优于现有SOTA量化方法。
- BinaryDM在1位权重和4位激活情况下实现16.0倍的FLOPs和27.1倍的存储节省。
- BinaryDM在资源有限场景中展示了巨大的优势和潜力。
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