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English(EN) We applied BitNet-style ternary quantization to a super-resolution transformer. The whole model is 668 KB gzipped and runs in the browser.

三元量化将超分辨率Transformer压缩至668KB，可在浏览器中使用

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员已成功将BitNet风格的三元量化应用于超分辨率Transformer模型，显著减小了模型尺寸。该量化模型使用-1、0或+1的权重，经过gzip压缩后大小为668KB，可以直接在网页浏览器中运行。该方法在PSNR方面比双三次插值有显著提升，但仅限于非生成式、2倍的放大任务。 AI

影响 实现了高效的客户端图像放大，降低了带宽和处理需求。

排序理由 将已知的量化技术应用于特定的模型架构以提高效率。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. r/StableDiffusion TIER_2 English(EN) · /u/Any_Tie_1861 ·

    我们将BitNet风格的三元量化应用于超分辨率Transformer。整个模型经过gzip压缩后为668 KB，可在浏览器中运行。

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vbl8n3/we_applied_bitnetstyle_ternary_quantization_to_a/"> <img alt="We applied BitNet-style ternary quantization to a super-resolution transformer. The whole model is 668 KB gzipped and runs in the brow…

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