自字节跳动和POSTECH的研究团队发布了一项名为“1.58-bit FLUX”的突破性研究成果，该成果成功将最先进的文本到图像（T2I）生成模型FLUX.1-dev的权重参数量化至1.58比特，同时保持了生成1024x1024图像的质量，为在资源受限的移动设备上部署大型T2I模型开辟了新的道路，这项研究成果已发布在arXiv上，并配有开源代码库（代码目前还没有上传）
AI画图模型也能“减肥”？
简单来说，就是把 FLUX(由Stable Diffusion作者团队成立的黑森林实验室Black Forest Lab推出) 的超强AI画图模型进行了“压缩”。大家都知道，现在的AI画图模型，像DALLE 3、Stable Diffusion 3、Midjourney等，展现出强大的图像生成能力，在现实应用中潜力巨大。然而，这些模型动辄数十亿的参数量和高昂的推理内存需求，使其难以在手机等移动端设备上部署
这就好比，你想用手机拍个8K超清电影，结果手机内存直接爆了，这不就尴尬了？
而 FLUX 这个模型，本来就已经很厉害了，现在又被“压缩”成了 1.58-bit FLUX，体积直接缩小了 7.7倍！这意味着，以后在手机上跑这些超强AI画图模型，不再是梦！
1.58-bit是啥？听起来很高端的样子
研究团队选择了开源且性能优异的FLUX.1-dev模型作为量化目标，探索了极低比特量化方案。通过将模型中99.5%的视觉Transformer参数量化至1.58比特，即限制参数值为{-1, 0, +1}，并开发了专门针对1.58比特运算的定制化内核，1.58-bit FLUX在模型大小、推理内存和推理速度上都取得了显著的提升
其实，“1.58-bit”可以理解为一种超级高效的“打包”方式。你可以把AI模型的参数想象成一个个小积木，原本这些积木可能有很多种颜色、很多种形状。而“1.58-bit”就像是一个神奇的收纳盒，它把这些积木简化成了只有三种：“-1”、“0”和“+1”。
这样一来，原本需要很大空间才能存放的积木，现在用一个小小的盒子就能装下，而且这些积木还能拼出和原来几乎一样的图案！这波操作，是不是很像你平时用的压缩软件？只不过，这是针对AI模型做的超级压缩！
核心技术及创新
1. 数据无关的1.58比特量化: 与以往需要图像数据或混合精度方案的量化方法不同，1.58-bit FLUX的量化过程完全不依赖图像数据，仅通过对FLUX.1-dev模型进行自监督即可完成。这大大简化了量化流程，使其更具普适性
2. 定制化1.58比特运算内核: 为了进一步提升推理效率，研究团队开发了针对1.58比特运算优化的内核。该内核显著降低了推理时的内存占用，并提升了推理速度
实验结果及分析
实验结果表明，1.58-bit FLUX实现了以下显著提升：
• 模型存储减少7.7倍: 由于权重被量化为2比特有符号整数，模型存储空间大幅下降
• 推理内存减少5.1倍: 在各种GPU类型上，推理内存使用量均有显著降低，在A10-24G等资源受限的设备上尤为明显
• 推理速度提升: 特别是在L20和A10等性能较低的GPU上，推理速度提升高达13.2%
“压缩”过的模型，画质会打折吗？
这可能是大家最关心的问题了。毕竟，如果画质变差了，那“瘦身”还有啥意义呢？
放心，研究团队早就想到了这一点！他们在 GenEval 和 T2I Compbench 这两个超权威的测试平台上，对“压缩”前后的模型进行了严格的对比测试。结果表明，1.58-bit FLUX 的画质，和原来几乎一模一样！
论文里还放出了大量的对比图，比如“一只在图书馆里行走的海水猫”、“一条在城市上空盘旋的火龙”等等，这些天马行空的画面，1.58-bit FLUX 都能轻松驾驭，细节满满，效果惊艳！
这黑科技，到底有什么用？
这项技术，最大的意义在于，它让我们看到了 在手机上运行大型AI画图模型的可能性！ 以前，我们只能在电脑上，甚至是用专业的服务器才能体验到AI画图的乐趣。现在，随着 1.58-bit FLUX 的出现，未来我们也许只需要一部手机，就能随时随地进行AI创作！
