Text Embedding Knows How to Quantize Text-Guided Diffusion Models：把文本嵌入直接拉进 text-guided diffusion 量化链路

一句话结论

这篇工作把量化问题从噪声网络本体继续推进到文本引导链路，说明 text-guided diffusion 的 deployment 问题已经细化到 embedding 级别。

问题定义

text-guided diffusion 的量化难点不只在模型权重和中间激活，也在文本条件本身如何参与量化而不严重损伤质量。论文要解决的是，怎样让文本嵌入在量化后仍保留足够有效的引导能力。

方法概述

作者把 text embedding 显式拉进 quantization 设计，让 text-guided diffusion 的低比特部署更完整。它的重要性在于把 deployment compression 从“模型压缩”继续推进到“条件链路压缩”。

关键发现

它补强了 topics/diffusion-efficiency-engineering 里的 quantization 子线。
它和 sources/2026-04-16-post-training-quantization-on-diffusion-models 构成自然前后关系：前者是一般 diffusion PTQ，后者是 text-guided diffusion 的条件链路量化深化。
它说明部署路线已经从 generic compression 进入 task-aware / condition-aware compression 阶段。

局限或疑问

venue 已按外部审计修为 ICCV 2025；本地 primary links 仍以 arXiv 版本为可追溯入口，后续可继续补 official proceedings / DOI。
embedding-level quantization 的收益是否能稳定转化成端到端系统收益，仍需要更多部署证据。

原始链接

https://arxiv.org/abs/2507.10340
https://arxiv.org/pdf/2507.10340.pdf

备注

它在本库中的价值，是把 quantization 从模型层继续补到文本条件层，让 deployment compression 叙事更完整。

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