“扩散模型在图像生成等领域应用前景广阔，但现有模型存在存储开销大、推理时延长等问题。专家设计了一种分布范围动态感知的训练后量化方法，通过校准过程中的量化参数选择、微调及误差抑制，显著提升了量化扩散模型在低激活比特位宽上的性能，为解决量化模型性能差距问题提供了有效方案。”