論文の概要: Diffusion Product Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12306v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 07:47:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:36:38.447362
• Title: Diffusion Product Quantization
• Title（参考訳）: 拡散生成物の量子化
• Authors: Jie Shao, Hanxiao Zhang, Jianxin Wu,
• Abstract要約: 極端圧縮条件下での拡散モデルの量子化について検討し、性能を維持しながらモデルサイズを小さくする。 我々は、ImageNet上のDiTモデルに圧縮法を適用し、他の量子化手法よりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.32568431229839
• License:
• Abstract: In this work, we explore the quantization of diffusion models in extreme compression regimes to reduce model size while maintaining performance. We begin by investigating classical vector quantization but find that diffusion models are particularly susceptible to quantization error, with the codebook size limiting generation quality. To address this, we introduce product quantization, which offers improved reconstruction precision and larger capacity -- crucial for preserving the generative capabilities of diffusion models. Furthermore, we propose a method to compress the codebook by evaluating the importance of each vector and removing redundancy, ensuring the model size remaining within the desired range. We also introduce an end-to-end calibration approach that adjusts assignments during the forward pass and optimizes the codebook using the DDPM loss. By compressing the model to as low as 1 bit (resulting in over 24 times reduction in model size), we achieve a balance between compression and quality. We apply our compression method to the DiT model on ImageNet and consistently outperform other quantization approaches, demonstrating competitive generative performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 極端圧縮条件下での拡散モデルの定量化について検討し, 性能を保ちながらモデルサイズを小さくする。 古典的ベクトル量子化の研究から始めるが、拡散モデルは特に量子化誤差の影響を受けやすく、コードブックサイズは生成品質を制限している。 これを解決するために,製品量子化を導入し,再現精度の向上とキャパシティの向上を実現し,拡散モデルの生成能力の維持に不可欠である。 さらに,各ベクトルの重要性を評価し,冗長性を取り除き,所望の範囲内にあるモデルサイズを確保することにより,コードブックを圧縮する手法を提案する。 また、フォワードパス中の割り当てを調整するエンドツーエンドのキャリブレーション手法を導入し、DDPM損失を利用してコードブックを最適化する。 モデルを1ビット以下に圧縮することで(モデルサイズを24倍以上削減する)、圧縮と品質のバランスがとれる。 我々は、ImageNet上のDiTモデルに圧縮法を適用し、他の量子化手法を一貫して上回り、競争力のある生成性能を示す。

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