#视频生成#模型量化#推理加速#降本增效#扩散模型
QVGen 实现视频模型 4bit 无损量化，推理显存降低 75%
一种专为视频扩散模型设计的量化训练方案，能把模型压到 4bit 且画质接近原模型。 解决了视频模型低比特量化后训练不稳定、画质崩塌及显存占用过高的痛点。 训练期引入辅助模块稳梯度，推理前自动移除该模块，实现训练稳、推理轻、无额外开销。
落地难度
3.0
搞钱系数
4.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 是什么：一种专为视频扩散模型设计的量化训练方案，能把模型压到 4bit 且画质接近原模型。
- 核心解决：解决了视频模型低比特量化后训练不稳定、画质崩塌及显存占用过高的痛点。
- 为什么重要：训练期引入辅助模块稳梯度，推理前自动移除该模块，实现训练稳、推理轻、无额外开销。
落地难度分析
一人公司需具备模型微调能力，依赖 GPU 资源进行量化感知训练，但推理端可直接复用现有 W4A4 内核，部署门槛较低。
盈利潜力分析
买单群体: 视频生成 API 服务商、私有化部署企业、端侧应用开发者。 思路: 提供低成本视频生成 API、售卖本地化视频生成软件、集成到边缘设备解决方案中。