Z Image 推出 HSWQ 混合量化，显存与生成速度显著优化
Zestyclose_Bake3680 · reddit · 2026-08-20
开发者发布了针对 Z Image 模型的 HSWQ 混合量化方法及 ComfyUI 加载器。该方法基于 ConvRot INT8，通过反向扫描将非关键层丢弃至 4-bit (NVFP4)，同时关键层也保留为 INT8 以在保证精度的同时压缩体积。实测显示，Z Image 在量化鲁棒性上远超 SDXL 和 Krea2，SSIM 可达 0.99+。虽然文件体积较 INT8 变化不大，但 VRAM 占用和处理速度有显著提升。项目还提供了详细的技术指南，阐述了从传统 HSWQ 理论向“丢弃”哲学的转变及层间依赖性的发现。
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