論文の概要: Towards Accurate Post-training Quantization for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18723v4
• Date: Tue, 30 Apr 2024 08:53:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 20:07:22.764037
• Title: Towards Accurate Post-training Quantization for Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおける学習後量子化の高精度化に向けて
• Authors: Changyuan Wang, Ziwei Wang, Xiuwei Xu, Yansong Tang, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: 本稿では,効率的な画像生成のための拡散モデル(ADP-DM)の高精度なデータフリーポストトレーニング量子化フレームワークを提案する。 提案手法は, 拡散モデルの学習後の量子化を, 同様の計算コストで, 非常に大きなマージンで高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.19871905102545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an accurate data-free post-training quantization framework of diffusion models (ADP-DM) for efficient image generation. Conventional data-free quantization methods learn shared quantization functions for tensor discretization regardless of the generation timesteps, while the activation distribution differs significantly across various timesteps. The calibration images are acquired in random timesteps which fail to provide sufficient information for generalizable quantization function learning. Both issues cause sizable quantization errors with obvious image generation performance degradation. On the contrary, we design group-wise quantization functions for activation discretization in different timesteps and sample the optimal timestep for informative calibration image generation, so that our quantized diffusion model can reduce the discretization errors with negligible computational overhead. Specifically, we partition the timesteps according to the importance weights of quantization functions in different groups, which are optimized by differentiable search algorithms. We also select the optimal timestep for calibration image generation by structural risk minimizing principle in order to enhance the generalization ability in the deployment of quantized diffusion model. Extensive experimental results show that our method outperforms the state-of-the-art post-training quantization of diffusion model by a sizable margin with similar computational cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,効率的な画像生成のための拡散モデル(ADP-DM)の高精度なデータ自由後量子化フレームワークを提案する。 従来のデータ自由量子化法は、生成時間によらずテンソル離散化のための共有量子化関数を学習するが、活性化分布は様々な時間ステップで大きく異なる。 キャリブレーション画像は、一般化可能な量子化関数学習のための十分な情報を提供できないランダムな時間ステップで取得される。 どちらの問題も大きな量子化誤差を引き起こし、画像生成性能は明らかに低下する。 それとは対照的に、異なる時間ステップにおけるアクティベーション離散化のためのグループワイド量子化関数を設計し、情報キャリブレーション画像生成のための最適な時間ステップをサンプリングすることにより、量子化拡散モデルにより、計算オーバーヘッドの無視による離散化誤差を低減することができる。 具体的には、異なるグループにおける量子化関数の重み付けにより、時間ステップを分割する。 また、量子化拡散モデルの展開における一般化能力を高めるために、構造的リスク最小化原理によるキャリブレーション画像生成のための最適な時間ステップを選択する。 実験結果から,提案手法は拡散モデルの最先端の学習後量子化に類似した計算コストで大きなマージンで優れることを示した。

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