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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型量化的任务处理方法和装置。该方法包括两个关键组成部分：时间信息感知重构策略和有限集校准策略。时间信息感知重构策略用于优化模型权重，以最小化时间特征损失；而有限集校准策略为不同时间步长的激活应用不同的量化参数，以适应时间特征的有限和离散性质。利用本发明，可以在各种生成任务中部署高效且资源优化的扩散模型。通过应用时间信息感知重构策略对模型权重进行优化，然后执行有限集校准策略进行激活量化，能够产生一个既保持高生成质量又减少资源消耗的扩散模型。
主权项：1.一种基于扩散模型量化的任务处理方法，其特征在于包括如下步骤：S11：获取包括扩散模型数据的目标任务数据集；S12：将扩散模型数据划分为第一模型信息和第二模型信息；其中，第一模型信息由时间信息块构成，第二模型信息由非时间信息块构成，时间信息块与时间特征有关；S13：对第一模型信息中的时间信息块进行权重量化；其中，权重量化用于调整扩散模型的权重，以减小时间特征的损失；S14：对第二模型信息中的非时间信息块的权重进行直接量化；S15：执行量化后的目标任务数据集所对应的目标任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于扩散模型量化的任务处理方法和装置
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