要在不牺牲性能的情况下压缩扩散模型，重点在于减少计算和内存开销，同时保持模型生成高质量输出的能力。三种有效的策略包括剪枝冗余组件、应用知识蒸馏和优化架构以提高效率。这些方法针对模型的不同方面，使您可以通过仔细调整来缩小其大小并加快推理速度，同时保持准确性。
首先，剪枝会移除模型中不太重要的部分。例如，结构化剪枝可以消除对输出质量贡献最小的整个神经元、通道或层。在扩散模型中，注意力层和残差块通常包含冗余参数。通过分析训练期间的权重幅度或激活模式，您可以识别并修剪这些组件。一种实用的方法是迭代幅度剪枝：训练模型，删除最小幅度的权重，微调，然后重复。这减少了模型大小，同时保留了用于去噪的关键路径。例如，通过剪枝 Stable Diffusion 的 U-Net 过滤器的 30-40% 来压缩它可以将推理时间缩短一半，而图像质量的损失很小，前提是经过剪枝的模型经过重新训练以恢复性能。
其次，知识蒸馏训练一个较小的模型（学生）来模仿一个较大的预训练模型（老师）的行为。在扩散模型中，学生可以直接学习复制老师的去噪步骤。例如，学生模型不是从头开始训练，而是由教师在每个扩散时间步的预测引导。渐进式蒸馏通过将多个扩散步骤浓缩为更少的步骤来进一步实现这一点，从而减少了计算步骤而不会牺牲样本质量。另一种变体使用特征级蒸馏，其中教师和学生之间匹配中间输出（例如，U-Net 中的注意力图）。这确保了较小的模型保留了原始模型的空间和语义理解。
最后，架构优化重新设计组件以提高效率。例如，用分组或线性注意力替换标准注意力层可以减少内存使用量。在 U-Net 中用深度可分离变体交换卷积也可以减少参数。量化——将权重从 32 位浮点数转换为 16 位或 8 位整数——减少了内存占用并加速了推理。TensorRT 或 ONNX Runtime 等工具可以有效地部署量化模型。此外，在 U-Net 中使用更少的残差块或下采样阶段，如 Latent Diffusion 等变体中所见，可以在简化架构的同时保持性能。结合这些调整可确保压缩后的模型保持快速和轻量级，而不会影响其核心功能。