論文の概要: Enhanced Distribution Alignment for Post-Training Quantization of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04585v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 14:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 15:37:57.348588
• Title: Enhanced Distribution Alignment for Post-Training Quantization of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルのトレーニング後量子化のための分布アライメントの強化
• Authors: Xuewen Liu, Zhikai Li, Junrui Xiao, Qingyi Gu
• Abstract要約: 量子化はモデルの複雑さを効果的に軽減し、後学習の量子化はデノナイジングプロセスの加速に非常に有望である。 既存の拡散モデルのPTQ法は, キャリブレーションサンプルレベルと再構成出力レベルの両方の分布ミスマッチ問題に悩まされている。 本稿では,拡散モデル(EDA-DM)の学習後量子化のための分散アライメントの強化について述べる。 EDA-DMは、未条件および条件付き両方のシナリオにおいて、既存のトレーニング後の量子化フレームワークより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.601488148143309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved great success in image generation tasks through iterative noise estimation. However, the heavy denoising process and complex neural networks hinder their low-latency applications in real-world scenarios. Quantization can effectively reduce model complexity, and post-training quantization (PTQ), which does not require fine-tuning, is highly promising in accelerating the denoising process. Unfortunately, we find that due to the highly dynamic distribution of activations in different denoising steps, existing PTQ methods for diffusion models suffer from distribution mismatch issues at both calibration sample level and reconstruction output level, which makes the performance far from satisfactory, especially in low-bit cases. In this paper, we propose Enhanced Distribution Alignment for Post-Training Quantization of Diffusion Models (EDA-DM) to address the above issues. Specifically, at the calibration sample level, we select calibration samples based on the density and diversity in the latent space, thus facilitating the alignment of their distribution with the overall samples; and at the reconstruction output level, we propose Fine-grained Block Reconstruction, which can align the outputs of the quantized model and the full-precision model at different network granularity. Extensive experiments demonstrate that EDA-DM outperforms the existing post-training quantization frameworks in both unconditional and conditional generation scenarios. At low-bit precision, the quantized models with our method even outperform the full-precision models on most datasets.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは反復雑音推定により画像生成タスクにおいて大きな成功を収めた。 しかし、重いノイズ発生プロセスと複雑なニューラルネットワークは、現実のシナリオにおける低レイテンシアプリケーションを妨げる。 量子化はモデルの複雑さを効果的に軽減し、微調整を必要としない後学習量子化(PTQ)は、デノナイジングプロセスの加速に非常に有望である。 不運なことに, 従来の拡散モデルのPTQ法は, キャリブレーションサンプルレベルと再構成出力レベルの両方の分布ミスマッチ問題に悩まされており, 性能が特に低ビットの場合において, はるかに良好ではないことが判明した。 本稿では, 拡散モデル(eda-dm)の学習後量子化のための分布アライメントの強化を提案する。 具体的には,キャリブレーションサンプルレベルでは,潜在空間の密度と多様性に基づいてキャリブレーションサンプルを選択し,その分布と全体サンプルとのアラインメントを容易にするとともに,再構成出力レベルでは,量子化モデルと全精度モデルの出力を異なるネットワーク粒度で調整可能な細粒度ブロック再構成を提案する。 EDA-DMは、未条件および条件付き両方のシナリオにおいて、既存のトレーニング後の量子化フレームワークよりも優れた性能を示す。 低ビット精度では、我々の手法による量子化モデルは、ほとんどのデータセットの完全精度モデルよりも優れている。

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