使用Quanto和Diffusers的内存高效扩散Transformer

这篇文章可能讨论了扩散模型的进步，特别是侧重于提高内存效率。使用“Quanto”表明侧重于量化技术，这可以减少模型参数的内存占用。提到“Diffusers”表明使用了Hugging Face Diffusers库，这是一个用于处理扩散模型的流行工具。文章的核心可能解释了如何结合这些技术来创建需要更少内存的扩散Transformer，从而使它们能够在资源有限的硬件上运行或处理更大的数据集。文章还可能展示性能基准测试以及与其他方法的比较。

• •这篇文章可能介绍了内存高效的扩散Transformer。
• •它可能利用量化技术（Quanto）来减少内存使用。
• •Hugging Face Diffusers库很可能用于实现和实验。