质量保障方案
通过以下技术手段可有效维持4位模型的输出质量：
- SVD异常值处理::
- 自动识别权重矩阵中的离群值
- 通过低秩分解保留95%以上的特征值
- 混合精度补偿::
- 对Attention层采用FP16计算（需设置
attn_precision=fp16) - VAE解码器强制使用FP32（通过
force_full_precision_vae=True)
- 对Attention层采用FP16计算（需设置
- Post-processing optimization::
- 加载ADetailer扩展自动修复面部细节
- 使用TileDiffusion进行超分辨率重建
实测对比数据：
• 在FLUX.1-schnell模型上，4位量化版的FID score为18.7 vs 原版17.2
• 人类评测显示，仅在放大400%时才能观察到轻微色带现象
Operational Recommendations:
1. 对于关键项目，首先生成256×256草图
2. Adoptionhq_upscale=2.0参数进行2倍超分
3. 最后应用Nunchaku自带的DebandFilter节点
This answer comes from the articleNunchaku: an inference tool for efficiently running FLUX.1 and SANA 4-bit quantization modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何避免4位量化导致生成图像的质量下降？
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