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高质量扩散模型的低比特浮点量化
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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
本研究提出了BinaryDM，一种准确的量化感知训练方法，将扩散模型权重推向1位极限。BinaryDM在精度和效率上显著改进，可实现16.0倍FLOPs和27.1倍存储节省。
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关键要点
- 本研究提出了BinaryDM，一种新颖的准确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Learnable Multi-basis Binarizer (LMB)来恢复二元化扩散模型生成的表示。
- 使用Low-rank Representation Mimicking (LRM)来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。
- BinaryDM在精度和效率上显著改进，优于超低位宽下的DM的SOTA量化方法。
- BinaryDM在1位权重和4位激活的情况下可实现16.0倍的FLOPs和27.1倍的存储节省。
- BinaryDM展示了其在资源有限场景中的巨大优势和潜力。
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