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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 111
核心亮点
- 提出时间特征维护机制，量化后图像质量损失小，优于现有 PTQ 方法
- 支持多种扩散模型（DDIM、LDM、Stable Diffusion），通用性强
- 官方实现，代码完整，含评估脚本和预训练模型，易于复现
不足之处
- 项目星标仅110，社区活跃度低，文档和示例有待完善
- 量化主要针对 UNet 等组件，对完整 pipeline 的端到端加速效果未充分展示
适用场景
- 边缘设备部署 Stable Diffusion，降低内存和延迟
- 在保持生成质量的前提下压缩扩散模型，用于移动端图像编辑
- 研究扩散模型量化技术，作为 PTQ 基线对比
替代项目
Q-Diffusion、PTQ4DM、QuantiTune
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