图像超分辨率（SR）技术旨在从低分辨率图像恢复高分辨率图像，但现有模型在资源受限设备上部署困难。本文提出了一种分布灵活的子集量化方法（DFSQ），通过归一化和快速量化点选择，显著提高了计算效率，尤其在低比特情况下表现优异，验证了其有效性。
本文综述大语言模型高效微调与量化技术：DeltaZip通过压缩微调模型差异提升多模型服务吞吐；稀疏微调优于LoRA；AlphaTuning、ApiQ、EfficientDM、QFT等实现低比特量化微调，降低内存与成本并保持性能。
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