【第279期】（中文）无反向传播的高效量化扩散模型个性化

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今天的主题是：

Efficient Personalization of Quantized Diffusion Model without Backpropagation

Summary

此篇研究论文介绍了一种名为 ZOODiP 的新型框架，旨在在内存受限的环境中高效地个性化扩散模型。该方法通过量化扩散模型并利用零阶优化，在无需反向传播的情况下实现微调，从而显著减少了内存消耗。为了克服零阶优化的局限性，ZOODiP 引入了 Subspace Gradient (SG) 来处理梯度噪声，并提出了 Partial Uniform Timestep Sampling (PUTS) 来优化训练过程中的时间步选择。实验结果表明，ZOODiP 在大幅降低内存需求的同时，仍能实现与现有方法相当的图像质量和文本对齐分数。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.14868