«`html
Text-to-image diffusion models: преимущества и вызовы
Модели диффузии текста в изображение сделали значительные шаги в создании сложных и достоверных изображений из входных условий. Среди них модели диффузии трансформаторов (DiTs) выделяются своей мощью, но сталкиваются с проблемами развертывания из-за большого количества параметров и высокой вычислительной сложности.
VQ4DiT: эффективная посттренировочная векторная квантизация для диффузионных трансформаторов
Ранее предпринимались попытки решить проблемы развертывания моделей диффузии, в основном сосредоточившись на методах квантизации моделей. Однако существующие методы квантизации сталкиваются с ограничениями при применении к DiTs. Для преодоления этих ограничений исследователи из Университета Чжэцзян и компании vivo Mobile Communication Co., Ltd разработали VQ4DiT — эффективный метод векторной квантизации после обучения для диффузионных трансформаторов.
«`
[Ссылки были удалены]
