論文の概要: DVD-Quant: Data-free Video Diffusion Transformers Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18663v1
• Date: Sat, 24 May 2025 11:56:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.577449
• Title: DVD-Quant: Data-free Video Diffusion Transformers Quantization
• Title（参考訳）: DVD-Quant:データフリービデオ拡散変換器の量子化
• Authors: Zhiteng Li, Hanxuan Li, Junyi Wu, Kai Liu, Linghe Kong, Guihai Chen, Yulun Zhang, Xiaokang Yang,
• Abstract要約: Diffusion Transformers (DiT) はビデオ生成の最先端アーキテクチャとして登場したが、その計算とメモリの要求は実際の展開を妨げている。 ビデオDiTのための新しいデータフリー量子化フレームワークであるDVD-Quantを提案する。 提案手法は,データフリーな量子化誤差低減のための,プログレッシブバウンド量子化(PBQ)と自動スケーリング回転量子化(ARQ)の3つの重要なイノベーションを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.43940510241768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion Transformers (DiTs) have emerged as the state-of-the-art architecture for video generation, yet their computational and memory demands hinder practical deployment. While post-training quantization (PTQ) presents a promising approach to accelerate Video DiT models, existing methods suffer from two critical limitations: (1) dependence on lengthy, computation-heavy calibration procedures, and (2) considerable performance deterioration after quantization. To address these challenges, we propose DVD-Quant, a novel Data-free quantization framework for Video DiTs. Our approach integrates three key innovations: (1) Progressive Bounded Quantization (PBQ) and (2) Auto-scaling Rotated Quantization (ARQ) for calibration data-free quantization error reduction, as well as (3) $\delta$-Guided Bit Switching ($\delta$-GBS) for adaptive bit-width allocation. Extensive experiments across multiple video generation benchmarks demonstrate that DVD-Quant achieves an approximately 2$\times$ speedup over full-precision baselines on HunyuanVideo while maintaining visual fidelity. Notably, DVD-Quant is the first to enable W4A4 PTQ for Video DiTs without compromising video quality. Code and models will be available at https://github.com/lhxcs/DVD-Quant.
• Abstract（参考訳）: Diffusion Transformers (DiT) はビデオ生成の最先端アーキテクチャとして登場したが、その計算とメモリの要求は実際の展開を妨げている。 ポストトレーニング量子化(PTQ)はビデオDiTモデルの高速化に有望な手法であるが,既存の手法では,(1)長大な計算重度校正手順への依存,(2)量子化後の大幅な性能劣化という2つの限界がある。 これらの課題に対処するために,DVD-Quantを提案する。 提案手法は,(1)プログレッシブバウンド量子化(PBQ)と(2)キャリブレーションデータ自由量子化誤差低減のための自動スケーリング回転量子化(ARQ),(3)適応ビット幅割り当てのための$\delta$-Guided Bit Switching(\delta$-GBS)の3つの重要なイノベーションを統合する。 複数のビデオ生成ベンチマークによる大規模な実験は、DVD-QuantがHunyuanVideoのフル精度ベースラインよりも約2$\times$のスピードアップを実現し、視覚的忠実さを維持していることを示している。 特筆すべきは、DVD-Quantは、ビデオ品質を損なうことなく、W4A4 PTQをVideo DiTsで利用可能にする最初の方法である。 コードとモデルはhttps://github.com/lhxcs/DVD-Quant.comで入手できる。

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