BinaryDM은 확산 모델의 가중치를 1비트 한계까지 압축하기 위한 새로운 정확한 양자화 기반 학습 접근법을 제안합니다. 학습 가능한 다중 기저 이진화기(LMB)를 통해 이진화된 확산 모델의 표현을 개선하고, 저차원 표현 모방(LRM)을 통해 이진화 인식 최적화를 향상시킵니다. 또한 점진적 초기화 전략을 적용하여 수렴 어려움을 해결합니다.
