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量化扩散变压器分析
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新的文本到图像扩散模型的后训练量化方法PCR，包括渐进校准和放松策略，提高性能。我们还提出了新的QDiffBench基准，更准确评估量化模型。实验证明我们的方法和基准的优越性。
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关键要点
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提出了一种新的文本到图像扩散模型的后训练量化方法PCR，包括渐进校准和放松策略。
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渐进校准策略考虑了时间步长上的积累量化误差。
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激活放松策略在性能提升方面几乎没有成本。
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展示了文本到图像扩散模型量化的先前度量不准确的问题。
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提出了一种新的QDiffBench基准，利用相同领域的数据进行更准确的评估。
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QDiffBench考虑了量化模型在校准数据集之外的泛化性能。
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对Stable Diffusion和Stable Diffusion XL的广泛实验证明了方法和基准的优越性。
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首次在保持性能的同时实现了Stable Diffusion XL的量化。
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