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效率与保真性的结合：一种新型稳定扩散量化框架
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种高效的量化框架，解决了稳定扩散模型在文本到图像生成中的计算密集性问题，提升了生成质量和一致性。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效的量化框架。
- 解决了稳定扩散模型在文本到图像生成中的计算密集性问题。
- 重点改善了推理过程中由于重复去噪导致的低延迟和可扩展性不足。
- 采用了串并行校准管道与混合精度量化策略。
- 确保量化模型生成高质量且一致的图像。
- 与现有最先进技术对比，我们的方法在生成分布和视觉相似性方面提高了45%-60%。
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