图像生成

Post-training Quantization for Hybrid Iterative Generative Models

混合迭代生成模型的训练后量化

Jing Gao, Junyi Wu, Wei Wang, Yan Yan, Yao Zhao

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学研究所） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对混合迭代生成模型训练后量化易引发模型崩溃的问题，提出HyGenQ框架，通过分层聚类解耦与缩放重校准，成功将其量化至8位精度且性能优于现有方法。