扩散模型量化综述

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近年 来， 大规模 文本 到 图像 生成 模型 的 成功 实证 验证 了 扩散 模型 在 生成 任务 中的 卓越 性能 。 为了 促进 其 在 资源 受限 的 边缘 设备 上 的 高效 部署， 模型 量化 已 成为 实现 模型 压缩 与 加速 的 关键 技术 之一。 本 综述 系统 梳理 了 扩散 模型 量化 领域 的 最新 进展， 全面 分析 了 该 快速 发展 的 研究 方向 中的 当前 技术 现状。 首先， 我们 概述 了 在 扩散 模型 量化 过程 中 所 面临 的 主要 挑战， 包括 基于 U- Net 架构 以及** 扩散 Transformer（ Diffusion  Transformers,  DiT）** 模型 的 相关 难点。 随后， 我们 构 建 了 一个 全面 的 量化 技术 分类 体系， 并 深入 讨论 了 各类 主流 方法 的 原理 机制。 接着， 我们 从 定性 与 定量 两 个 维 度 对 具有 代表性 的 扩散 模型 量化 方案 进行 了 细致 分析。 在 定量 层面， 我们 基 ………………………………