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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 381
核心亮点
- 首个针对扩散模型的系统量化方案，有 ICCV 论文背书，方法有理论支撑
- 支持 Stable Diffusion 和 DDIM，覆盖主流生成模型和采样器
- 提供后训练量化流程，无需重训练，部署成本低
不足之处
- 文档和社区支持较少，上手可能需要参考论文
- 仅支持 PyTorch，未覆盖 TensorRT 等工业部署工具链
适用场景
- 将 Stable Diffusion 部署到边缘设备或移动端，降低内存占用
- 在 GPU 推理时减少显存需求，提升批量生成吞吐量
- 研究扩散模型压缩技术，作为基线方法对比
替代项目
AQLM、GPTQ、AWQ
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