INT8 не виноват: как мы мерили сэмплеры на квантованных flow-моделях и опровергли собственную идею

Если вы запускаете модели вроде Flux или Qwen-Image на домашней видеокарте, вы почти наверняка используете квантованные веса. И почти наверняка встречали совет: «на квантованной модели не берите навороченные сэмплеры, они накапливают ошибку». Мы решили проверить, правда ли это, и получили результат, который оказался неудобен для нас самих.

Коротко:

• настоящие INT8-ядра ComfyUI добавляют шум, который почти не виден в итоговой картинке;

• шум этот белый, то есть между шагами не коррелирован, и именно поэтому его усиливают методы высокого порядка;

• гораздо сильнее влияет выбор сэмплера и CFG;

• наш собственный Flow-WLS, который мы предлагали в прошлой работе, на малом числе шагов проиграл Euler;

• лучшими оказались простые методы низкого порядка (второго, а для дистиллированных моделей третьего), и мы сделали их доступными в выпадающем списке ComfyUI.

С чего всё началось

В прошлой работе (Flow-WLS, Zenodo) мы предложили многошаговый сэмплер с регуляризацией: он подгоняет к истории скоростей полином по взвешенным наименьшим квадратам и интегрирует его. Идея была в том, что такое сглаживание подавит высокочастотный шум, вызванный квантованием весов. Это звучало разумно, и мы этого ждали.

Прежде чем писать «подавляет», мы записывали в README гипотезы (сначала шесть, перед дополнительной серией ещё девять: H1-H15) и условия, при которых они считаются подтверждёнными. Это важная привычка: она не даёт подогнать вывод под результат. Часть гипотез не подтвердилась, и они остались в тексте как есть.

Что мерили

• Модели: Anima (bf16, плюс симуляция FP8/INT8/INT4/NVFP4), Flux3-Klein INT8, Krea 2 INT8 (с ConvRot), Moss-Image INT8.

• 4 промпта, 2-3 seed, 8-24 шага, CFG 1-5.

• Эталон: решение той же модели на большом числе шагов.

• Для Flux3 сравнивали два режима одной и той же INT8-модели: Q (реальные INT8-ядра с квантованием активаций) и D (те же веса, распакованные в bf16, без квантования активаций). Разница Q и D чисто показывает ошибку ядер.

Метрики: относительная ошибка латента (общая, по геометрии и по деталям), SSIM, LPIPS, наблюдаемый порядок сходимости, структура ошибки по шагам, парные доверительные интервалы относительно Euler.

Результат 1: квантование безобидно, а шум белый

Ошибка реальных INT8-ядер e = v_Q − v_D оказалась белой по времени: корреляция между соседними шагами −0,001, а накопленная ошибка совпадает с предсказанием для белого шума. Размер: 1,3% нормы скорости при CFG 1 и 5,7% при CFG 4. Рост в 4,36 раза от CFG 1 к CFG 4 понятен: ошибка умножается на guidance, как и любая разность предсказаний.

На итоговый латент это даёт 0,02 или меньше. В пространстве картинок расстояние между сошедшимися решениями Q и D: LPIPS 0,014 при CFG 1 и 0,029 при CFG 4. Глазом это не отличить.

Здесь честная оговорка: мы сравнивали INT8-ядра с теми же весами в bf16. Ошибку самого округления весов относительно неизвестного bf16-оригинала мы не измеряли.

Результат 2: у методов высокого порядка шум усиливается

Раз ошибка белая, её усиление методами можно посчитать. Относительно Euler:

AB-4 почти вдвое увеличивает шум, AB-2 почти не меняет. Это совпало с измеренным: AB-4 в наших прогонах был самым чувствительным к INT8. Но его собственная избыточная ошибка (0,5-0,8) в десятки раз больше эффекта от квантования (до 0,02), так что тут квантование вообще не главное.

Результат 3: главное зависит от CFG

На Anima мы прогнали CFG 1, 3 и 5 на 8, 12, 16 и 24 шагах, девять методов. Итог:

• AB-2 лучше Euler во всех 12 ячейках (на 0,03-0,12 по ошибке латента, доверительные интервалы не включают нуль).

• DPM++ 2M обгоняет Euler при сильном CFG с 16-24 шагов.

• При CFG 1 (дистиллированные модели Flux3-Klein и Krea 2) лучше всех AB-3 и динамический выбор.

• AB-4 и длинные окна Flow-WLS при ≤12 шагах нигде не были лучшим выбором.

То есть утверждение «Euler лучший» из нашего первого эксперимента было верно только для набора методов, в котором не было AB-2. Мы это обнаружили, когда добавили его, и исправили выводы в README. Такие вещи полезно показывать, а не прятать.

Почему так

Мы предположили, а потом измерили: выход сети не гладкая функция шага, а гладкий тренд плюс шум, не коррелированный между шагами. Его относительный размер около 1% нормы при CFG 1, около 4% при CFG 3 и 6-7% при CFG 5. Член CFG s·(v_c − v_u) перегенерируется на каждом шаге (относительное изменение между соседними шагами 0,88-1,12), а условная часть меняется на 0,05-0,13.

Измеряли по энергии разностей: для белого шума нормированная энергия ‖Δᵏv‖²/C(2k,k) не зависит от порядка разности k, для гладкого поля быстро падает. При CFG 3-5 профиль выходит на плато, при CFG 1 нет.

Правила с большими весами такой шум усиливают, и выигрывают они только пока он мал. Это согласуется с результатами по CFG.

Мы проверили и другое: может быть, фильтр истории надо просто подогнать по данным? Подгонка линейного фильтра с постоянными весами (кросс-валидация «оставить один юнит») дала выигрыш не больше 3,4% над лучшим существующим правилом. Значит, нового сэмплера класса Flow-WLS не нужно. Побочный результат: метрика согласованности на одном шаге плохо предсказывает итоговый рейтинг, а накопленная по траектории предсказывает неплохо (Spearman 0,77 в среднем).

Что видно на картинках

Строки: Euler, DPM++ 2M, AB-2, AB-3, WLS-8. На плитке LPIPS до эталона.

• Anima, текстурный промпт, 8 шагов. Euler оставляет почти чёрный шум (LPIPS 0,89), AB-3 тоже (0,73), WLS-8 даёт размытое пятно (0,97). DPM++ 2M (0,35) и AB-2 (0,42) дают законченную картинку. На 16 шагах Euler 0,34 против 0,20 (DPM++ 2M), 0,21 (AB-3) и 0,23 (AB-2).

• Krea 2, 12 шагов. У Euler «пластиковая» кожа (0,34). AB-2 (0,30), DPM++ 2M (0,27) и AB-3 (0,21) возвращают поры и веснушки.

• Flux3-Klein, 12 шагов. Euler, DPM++ 2M, AB-2 и AB-3 на глаз одинаковы (0,15). Ломается только WLS-8 на 8 шагах. Для этой модели менять Euler незачем.

• Anima, портрет. Все методы на 8-16 шагах дают другой кадр, чем эталон на 96 шагах; мелкие различия LPIPS глазом не видны, но AB-3 и WLS-8 ломают лицо на 8 шагах.

Как пользоваться

Положите папку в ComfyUI/custom_nodes/ и перезапустите ComfyUI:

git clone https://github.com/YakovSava/flow-wls-research

В обычном списке sampler_name (KSampler, KSamplerSelect) появятся flow_ab2, flow_ab3, flow_ab4. Кроме того, есть узел Flow Easy Sampler с выбором из двух вариантов. Что выбирать:

• обычная модель, CFG 3 и выше: flow_ab2, на 16+ шагах также dpmpp_2m;

• дистиллированная модель, CFG 1: flow_ab3;

• меньше 12 шагов: не flow_ab4 и не длинные окна Flow-WLS.

Для интересующихся: AB-k реализован как рекуррентное выражение на сетке сигм без дополнительных вызовов модели:

spec = adams_bashforth_spec(2)x = sample_history(model, x, sigmas, extra_args=extra_args, spec=spec)

Работает с моделями на flow-предсказании (Anima, Flux3, Krea 2, Moss). На SDXL-подобных не проверялось.

Чего мы не доказали

• LPIPS измеряет расстояние до картинки, полученной за много шагов, а не красоту. Слепого теста на людях нет.

• 4 промпта и 4 модели, на каждой картинке один seed, лучший не выбирался.

• Для Moss-Image сошедшегося эталона нет (решение меняется с числом шагов), поэтому там надёжны только крупные эффекты. Для Flux3 при CFG 4 эталон сходится на 20-34%.

• Для Moss и Krea 2 измерен только режим Q; эффект ядер измерен на Flux3.

• AB-2 и DPM++ 2M мы добавили в часть экспериментов после первых результатов; это помечено в README.

• AB-2 не новый метод. Вклад работы в измерении и в отрицательном результате по нашей же идее.

Репозиторий с таблицами и сетками: https://github.com/YakovSava/flow-wls-research Препринт на Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.23939696