本研究提出了一种适用于GAN和扩散模型的奇异值缩放（SVS）技术，克服了现有生成模型压缩方法的局限性。SVS通过最小化修剪权重的奇异值差异，提升了模型微调效率，显著改善了压缩性能。

奇异值缩放：通过修剪权重精炼实现高效生成模型压缩
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