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扩散模型激活量化联合分支空间变换编码方法
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AI 综述
2026-10-02，arXiv·Statistics Machine Learning 发表一篇论文，提出分支空间变换编码方法。该方法通过离线导出的 2×2 正交矩阵旋转匹配的 CFG 分支，在固定比特预算下提升量化保真度；进一步推导出 Guidance-Correlation Branch Transform（GCBT），联合 CFG 引导方向与跨分支二阶矩，在等率量化噪声代理下给出逐层闭式解，无需梯度优化或角度搜索。
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最新进展10月2日 12:00
论文提出 GCBT 方法，在等率量化噪声代理下给出逐层闭式解，无需梯度优化或角度搜索。报道时间线
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10月2日
- arXiv · Statistics Machine Learning扩散模型激活量化联合分支空间变换编码方法
论文提出分支空间变换编码，通过离线导出的 2×2 正交矩阵旋转匹配的 CFG 分支，在固定比特预算下提升量化保真度。进一步推导出 Guidance-Correlation Branch Transform（GCBT），联合 CFG 引导方向与跨分支二阶矩，在等率量化噪声代理下给出逐层闭式解，无需梯度优化或角度搜索。
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