news 2026/8/2 23:30:21

CVPR 2026 即插即用 | Transformer篇 | BinaryAttention：自注意力的高效创新！1位二值化，性能保持的同时推理速度快2倍！

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张小明

前端开发工程师

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CVPR 2026 即插即用 | Transformer篇 | BinaryAttention：自注意力的高效创新！1位二值化，性能保持的同时推理速度快2倍！

文章目录

  • 模块出处
  • 模块介绍
  • 模块提出的动机（Motivation）
  • 适用范围与模块效果
  • 模块代码及使用方式

模块出处

Paper：BinaryAttention: One-Bit QK-Attention for Vision and Diffusion Transformers

Code：https://github.com/EdwardChasel/BinaryAttention

模块介绍

BinaryAttention示意图：将查询和键转换为缩放的二进制表示，应用偏差增强和量化注意力系数和值。

BinaryAttention核心创新点：

  • 多模式量化架构：Q/K 二值化，将 Q/K 张量量化为 ±1 二值，存储成本降低 8 倍（32 位浮点→1 位二值），注意力分数计算（点积）简化为加减运算，计算成本大幅降低。分层量化选项，支持 “仅
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