論文の概要: Diffusion Model Quantization: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05215v1
• Date: Thu, 08 May 2025 13:09:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.891872
• Title: Diffusion Model Quantization: A Review
• Title（参考訳）: 拡散モデル量子化の展望
• Authors: Qian Zeng, Chenggong Hu, Mingli Song, Jie Song,
• Abstract要約: 近年の大規模テキスト・画像モデルの成功は、生成タスクにおける拡散モデルの例外的な性能を裏付けている。 拡散モデル量子化は、圧縮と加速の双方にとって重要な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.22019054372206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent success of large text-to-image models has empirically underscored the exceptional performance of diffusion models in generative tasks. To facilitate their efficient deployment on resource-constrained edge devices, model quantization has emerged as a pivotal technique for both compression and acceleration. This survey offers a thorough review of the latest advancements in diffusion model quantization, encapsulating and analyzing the current state of the art in this rapidly advancing domain. First, we provide an overview of the key challenges encountered in the quantization of diffusion models, including those based on U-Net architectures and Diffusion Transformers (DiT). We then present a comprehensive taxonomy of prevalent quantization techniques, engaging in an in-depth discussion of their underlying principles. Subsequently, we perform a meticulous analysis of representative diffusion model quantization schemes from both qualitative and quantitative perspectives. From a quantitative standpoint, we rigorously benchmark a variety of methods using widely recognized datasets, delivering an extensive evaluation of the most recent and impactful research in the field. From a qualitative standpoint, we categorize and synthesize the effects of quantization errors, elucidating these impacts through both visual analysis and trajectory examination. In conclusion, we outline prospective avenues for future research, proposing novel directions for the quantization of generative models in practical applications. The list of related papers, corresponding codes, pre-trained models and comparison results are publicly available at the survey project homepage https://github.com/TaylorJocelyn/Diffusion-Model-Quantization.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模テキスト・画像モデルの成功は、生成タスクにおける拡散モデルの例外的な性能を実証的に裏付けている。 資源制約されたエッジデバイスへの効率的な展開を容易にするため、モデル量子化は圧縮と加速の両面において重要な技術として登場した。 本調査では, 拡散モデル量子化の最近の進歩を概観し, 急速に進展する領域における現状をカプセル化し, 解析する。 まず、U-Netアーキテクチャや拡散変換器(DiT)に基づく拡散モデルの量子化において直面する課題について概説する。 次に、その根底にある原理について詳細な議論を行うために、有価量子化技術の包括的分類法を提案する。 その後,定性的・定量的両観点から,代表拡散モデル量子化スキームの微妙な解析を行う。 定量的な観点から、広く認識されているデータセットを用いて様々な手法を厳格にベンチマークし、この分野における最新の影響の高い研究を広範囲に評価する。 質的な観点から、定量化誤差の影響を分類、合成し、視覚分析と軌跡検査の両方を通してこれらの影響を解明する。 結論として, 将来的な研究の道程を概説し, 生成モデルの定量化に向けての新たな方向性を提案する。 関連する論文、対応するコード、事前訓練済みモデル、比較結果の一覧は、調査プロジェクトのホームページ https://github.com/TaylorJocelyn/Diffusion-Model-Quantizationで公開されている。

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