AIGC动态欢迎阅读
原标题：一步文生图大模型还能“更小更快”，MixDQ量化方法
无损“瘦身”扩散模型3倍，提速1.5倍
关键字：模型,方案,显存,图像,方法
文章来源：大数据文摘
内容字数：0字内容摘要：
大数据文摘授权转载自将门创投
作者：赵天辰
我们提出了MixDQ，一种面向少步扩散模型的混合比特量化方案。
MixDQ分析定位了“少步扩散模型量化”的独特问题，并提出针对性解决方案。
针对少步生成模型，在现有量化方案在W8A8损失严重的情况下，MixDQ在能够实现多方面指标（图像质量，文图吻合，人为偏好）无损的W8A8量化，W4A8无明显视觉损失。
我们实现了高效的INT8 GPU算子，以实现实际的显存与延迟优化，并将模型开源为Huggingface Pipeline，通过几行代码即可调用。论文标题：
MixDQ: Memory-Efficient Few-Step Text-to-Image Diffusion Models with Metric-Decoupled Mixed Precision Quantization
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2405.17873
Project page:
https://a-suozhang.xyz/mixdq.github.io/
Huggingface Pipeline:
https://huggingf原文链接：一步文生图大模型还能“更小更快”，MixDQ量化方法无损“瘦身”扩散模型3倍，提速1.5倍
联系作者
文章来源：大数据文摘
作者微信：BigDataDigest
作者简介：普及数据思维，传播数据文化
