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如何避免4位量化导致生成图像的质量下降?

2025-08-23 496

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
  • 后处理优化
    • 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

操作建议:
1. 对于关键项目,首先生成256×256草图
2. 通过hq_upscale=2.0参数进行2倍超分
3. 最后应用Nunchaku自带的DebandFilter节点

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