BitFlat：免训练错误局部化比特流框架

Xinfeng Deng 等作者提出免训练的错误局部化比特流框架 BitFlat，用于扩散图像压缩。该框架通过 Blockwise Locality Alignment（BLA）把每个扩散步的全局原子选择拆分为独立选择单元，使单比特错误只影响所在单元。 BitFlat 由两个组件构成，作者称其无需训练即可实现上述错误局部化。目前公开信息来自 arXiv 论文，尚未见独立验证或实际部署结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。