論文の概要: TMPDiff: Temporal Mixed-Precision for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14062v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 18:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.575544
• Title: TMPDiff: Temporal Mixed-Precision for Diffusion Models
• Title（参考訳）: TMPDiff:拡散モデルのための時間混合精度
• Authors: Basile Lewandowski, Simon Kurz, Aditya Shankar, Robert Birke, Jian-Jia Chen, Lydia Y. Chen,
• Abstract要約: TMPDiffは拡散モデルのための時間混合精度フレームワークである。 異なる数値の精度を異なる識別タイムステップに割り当てる。 一致したスピードアップで一様精度のベースラインを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.106598516648418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models are the go-to method for Text-to-Image generation, but their iterative denoising processes has high inference latency. Quantization reduces compute time by using lower bitwidths, but applies a fixed precision across all denoising timesteps, leaving an entire optimization axis unexplored. We propose TMPDiff, a temporal mixed-precision framework for diffusion models that assigns different numeric precision to different denoising timesteps. We hypothesize that quantization errors accumulate additively across timesteps, which we then validate experimentally. Based on our observations, we develop an adaptive bisectioning-based algorithm, which assigns per-step precisions with linear evaluation complexity, reducing an otherwise exponential search problem. Across four state-of-the-art diffusion models and three datasets, TMPDiff consistently outperforms uniform-precision baselines at matched speedup, achieving 10 to 20% improvement in perceptual quality. On FLUX.1-dev, TMPDiff achieves 90% SSIM relative to the full-precision model at a speedup of 2.5x over 16-bit inference.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはテキスト・ツー・イメージ生成のゴーツーメソッドであるが、反復的復調処理は高い推論遅延を有する。 量子化はビット幅を小さくすることで計算時間を短縮するが、全てのデノナイジング時間ステップに一定の精度で適用し、全最適化軸は未探索のままである。 本稿では,拡散モデルの時間混合精度フレームワークであるTMPDiffを提案する。 我々は、量子化誤差が時間ステップにまたがって加算的に蓄積すると仮定し、実験的に検証する。 そこで本研究では,線形評価の複雑度でステップごとの精度を割り当てる適応的二分法に基づくアルゴリズムを開発し,指数関数探索問題を低減した。 4つの最先端拡散モデルと3つのデータセットに対して、TMPDiffは一致したスピードアップで一様精度ベースラインを一貫して上回り、知覚品質が10～20%向上した。 FLUX.1-devでは、TMPDiffは16ビットの推論で2.5倍のスピードアップで全精度モデルと比較して90%のSSIMを達成する。

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