量化技术的质量保障机制
传统4位量化确实可能导致约12%的PSNR指标下降，但Nunchaku通过三重技术保障输出质量：
1. SVDQuant核心技术
- 采用奇异值分解分离权重矩阵
- 将异常值分配到单独的低秩组件
- 保持主体参数的数值稳定性
2. 动态补偿机制
- 在FLUX.1-dev模型上实现<8%的质量损失
- 通过t5_min_length等参数动态补偿信息损失
3. 混合精度方案
- 关键组件（如文本编码器）支持FP16回退
- 提供precision_threshold参数控制量化强度
实测表明：在RTX 4090上生成512×512图像时，4位量化版与原生模型的人类视觉评估差异率<5%，但显存占用从11GB降至3GB，适合资源受限场景。
Essa resposta foi extraída do artigoNunchaku: uma ferramenta de inferência para executar com eficiência os modelos quantificados de 4 bits FLUX.1 e SANAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 4位量化会显著影响模型输出质量吗？Nunchaku如何解决这个问题？
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