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DiTAS：通过增强激活平滑对扩散变压器进行量化
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文提出了多种针对扩散变换器（DiTs）的量化方法，包括EfficientDM、PTQ4DiT和VQ4DiT。这些方法通过量化感知训练和后训练量化技术，在保持图像生成质量的同时，显著降低了计算成本和模型大小，适用于边缘设备的高效推理。
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关键要点
- 提出了一种数据自由且参数高效的优化方法EfficientDM，通过量化感知的低秩适配器QALoRA实现QAT级别的性能与PTQ的效率相似。
- 提出了针对具有transformer的三态扩散模型的量化感知训练（QAT）和有效部署方案TerDiT，展示了从头开始训练极低比特扩散变压器模型的可行性。
- 提出了一种特定的后训练量化方法PTQ4DiT，通过Channel-wise Salience Balancing和Spearmen's ρ-guided Salience Calibration解决DiTs中的通道不平衡和时间变化的挑战。
- 提出了ViDiT-Q方法，实现无损W8A8量化，ViDiT-Q-MP实现W4A8，且视觉质量几乎没有下降。
- 提出了一种结合精细化量化、自动搜索策略和动态激活量化的Q-DiT方法，以处理DiT模型中的权重和激活的巨大变化。
- 提出了一种新颖的后训练向量量化方法VQ4DiT，通过优化权重分配与码本校准，提高了量化效率和图像生成质量。
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延伸问答
什么是EfficientDM，它的主要优势是什么？
EfficientDM是一种数据自由且参数高效的优化方法，通过量化感知的低秩适配器QALoRA实现QAT级别的性能与PTQ的效率相似，显著优化低位扩散模型的性能。
PTQ4DiT方法是如何解决扩散变换器中的量化挑战的？
PTQ4DiT通过Channel-wise Salience Balancing和Spearmen's ρ-guided Salience Calibration解决通道不平衡和时间变化的挑战，降低计算成本，实现有效的量化。
ViDiT-Q方法的主要成就是什么？
ViDiT-Q实现了无损的W8A8量化，ViDiT-Q-MP则实现了W4A8量化，几乎没有视觉质量下降，优化了内存和延迟。
Q-DiT方法是如何处理DiT模型中的权重和激活变化的？
Q-DiT结合精细化量化、自动搜索策略和动态激活量化，以实现高效、高质量的量化和图像生成。
VQ4DiT方法的创新之处在哪里？
VQ4DiT通过优化权重分配与码本校准，显著提高了量化效率和图像生成质量，能够将权重量化到2位精度。
TerDiT方案的目标是什么？
TerDiT旨在探索大规模DiT模型的高效部署策略，展示从头训练极低比特扩散变压器模型的可行性，同时保持竞争力的图像生成能力。
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