論文の概要: EfficientDM: Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning of Low-Bit Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03270v2
• Date: Sat, 7 Oct 2023 05:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 19:31:19.804207
• Title: EfficientDM: Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning of Low-Bit Diffusion Models
• Title（参考訳）: efficientdm:効率的な量子化-低ビット拡散モデルの微調整
• Authors: Yefei He, Jing Liu, Weijia Wu, Hong Zhou, Bohan Zhuang
• Abstract要約: ポストトレーニング量子化(PTQ)と量子化学習(QAT)は、拡散モデルを圧縮・加速する2つの主要なアプローチである。 我々は、PTQのような効率でQATレベルの性能を実現するために、EfficientDMと呼ばれる低ビット拡散モデルのためのデータフリーかつパラメータ効率の微調整フレームワークを導入する。 提案手法は, PTQに基づく拡散モデルにおいて, 同様の時間とデータ効率を保ちながら, 性能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.719395850773978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated remarkable capabilities in image synthesis and related generative tasks. Nevertheless, their practicality for low-latency real-world applications is constrained by substantial computational costs and latency issues. Quantization is a dominant way to compress and accelerate diffusion models, where post-training quantization (PTQ) and quantization-aware training (QAT) are two main approaches, each bearing its own properties. While PTQ exhibits efficiency in terms of both time and data usage, it may lead to diminished performance in low bit-width. On the other hand, QAT can alleviate performance degradation but comes with substantial demands on computational and data resources. To capitalize on the advantages while avoiding their respective drawbacks, we introduce a data-free and parameter-efficient fine-tuning framework for low-bit diffusion models, dubbed EfficientDM, to achieve QAT-level performance with PTQ-like efficiency. Specifically, we propose a quantization-aware variant of the low-rank adapter (QALoRA) that can be merged with model weights and jointly quantized to low bit-width. The fine-tuning process distills the denoising capabilities of the full-precision model into its quantized counterpart, eliminating the requirement for training data. We also introduce scale-aware optimization and employ temporal learned step-size quantization to further enhance performance. Extensive experimental results demonstrate that our method significantly outperforms previous PTQ-based diffusion models while maintaining similar time and data efficiency. Specifically, there is only a marginal 0.05 sFID increase when quantizing both weights and activations of LDM-4 to 4-bit on ImageNet 256x256. Compared to QAT-based methods, our EfficientDM also boasts a 16.2x faster quantization speed with comparable generation quality.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像合成と関連する生成タスクにおいて顕著な能力を示している。 しかしながら、低レイテンシな実世界のアプリケーションに対する実用性は、かなりの計算コストとレイテンシの問題によって制約されている。 量子化は拡散モデルを圧縮し加速する主要な方法であり、後学習量子化(PTQ)と量子化認識訓練(QAT)は2つの主要なアプローチであり、それぞれが独自の性質を持つ。 PTQは時間とデータの両方の効率を示すが、低ビット幅では性能が低下する可能性がある。 一方、QATはパフォーマンスの劣化を軽減することができるが、計算やデータリソースに対するかなりの要求がある。 それぞれの欠点を回避しつつ利点を生かし、低ビット拡散モデルのためのデータフリーでパラメータ効率の良い微調整フレームワーク、EfficientDMを導入し、PTQライクな効率でQATレベルの性能を実現する。 具体的には,低ランクアダプタ (QALoRA) の量子化を意識した変種を提案する。 微調整プロセスは、完全精度モデルの復調能力を定量化したものに蒸留し、データトレーニングの必要をなくす。 また, スケールアウェア最適化を導入し, 時間学習ステップサイズ量子化により, さらなる性能向上を図る。 実験結果から,本手法はPTQに基づく拡散モデルよりも有意に優れ,時間とデータ効率は良好であることがわかった。 具体的には、imagenet 256x256のldm-4から4ビットまでの重みとアクティベーションの両方を定量化すると0.05 sfidが増加するだけである。 QATベースの手法と比較して、EfficientDMは16.2倍高速な量子化速度で生成品質を比較できる。

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