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本研究提出了一种新的量化框架——时间特征维护量化框架（TFMQ-DM），旨在解决扩散模型在低比特量化过程中出现的性能下降问题。通过特别优化与时间特征相关的模块，该框架有效减少了现有量化方法可能引起的时间特征扰动，从而显著提升了生成图像的质量。此外，TFMQ-DM还实现了硬件加速，使扩散模型的处理速度提高了6倍。这一成果发表于TPAMI'25，展示了在图像压缩技术领域的重要进展。