Core Concepts
Die TFMQ-DM-Quantisierungsmethode verbessert die Leistung von Diffusionsmodellen unter 4-Bit-Quantisierung mit minimaler Leistungsverschlechterung im Vergleich zum Vollpräzisionsmodell.
Abstract
Die TFMQ-DM-Methode zielt darauf ab, temporäre Merkmale in Diffusionsmodellen zu erhalten und die Leistung bei niedriger Bit-Quantisierung zu verbessern. Die Methode besteht aus der Temporal Information Block, der Temporal Information Aware Reconstruction (TIAR) und der Finite Set Calibration (FSC). Experimente zeigen verbesserte Ergebnisse auf verschiedenen Datensätzen und Modellen.
Directory:
- Einleitung
- Generative Modellierung in der KI
- Herausforderungen von Diffusionsmodellen
- Quantisierung von Modellen
- Post-Training Quantisierung (PTQ)
- Probleme bei der Anwendung auf Diffusionsmodelle
- Temporäre Merkmale in Diffusionsmodellen
- Bedeutung und Unabhängigkeit
- Auswirkungen von Störungen
- TFMQ für Diffusionsmodelle
- Temporal Information Block
- Temporal Information Aware Reconstruction (TIAR)
- Finite Set Calibration (FSC)
- Experimente und Ergebnisse
- Unbedingte Bildgenerierung
- Klassenbedingte Bildgenerierung
- Textgesteuerte Bildgenerierung
- Schlussfolgerung und Ausblick
Stats
Unsere Methode erreicht eine FID-Reduktion von 6,71 auf CelebA-HQ 256 × 256 unter 4-Bit-Gewichtsquantisierung.
Die Quantisierungsmethode PTQD verbraucht 4,68 GPU-Stunden im Vergleich zu unseren 2,32 GPU-Stunden.
Quotes
"Unsere Methode zeigt minimale Leistungsverschlechterung im Vergleich zum Vollpräzisionsmodell unter 4-Bit-Quantisierung."