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OrbitQuant

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7月3日
11:32
11:32官方账号arXiv cs.AI@Donghyun Lee, Jitesh Chavan, Duy Nguyen, Sam Huang, Liming Jiang, Priyadarshini Panda, Timo Mertens, Saurabh Shukla
OrbitQuant提出一种数据无关的权重量化方案,通过随机置换块Hadamard(RPBH)旋转将激活值变换到归一化旋转基,使各坐标分布固定无需重新拟合校准数据。在FLUX.1、Z-Image-Turbo、Wan 2.1、CogVideoX四个模型上,该方法在多个低位宽设定下达到后训练量化(PTQ)最佳效果,并将图像扩散Transformer的PTQ推进到W2A4可用质量。同一量化器可直接从图像迁移到视频,无需针对每种模态调整。
AI模型OrbitQuant扩散Transformer量化FLUX.1Wan 2.1

推荐理由:想给图像或视频扩散模型做低位量化?OrbitQuant不需要每换一个模型或任务就重跑校准,FLUX.1、Wan 2.1上表现都很能打,W2A4也有可用效果。
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