FreeU एक ऐसी विधि है जो बिना किसी अतिरिक्त लागत के डिफ्यूज़न मॉडल की सैंपलिंग गुणवत्ता में उल्लेखनीय रूप से सुधार कर सकती है: बिना किसी प्रशिक्षण, अतिरिक्त पैरामीटर जोड़े बिना, और बिना मेमोरी या सैंपलिंग समय में वृद्धि किए। यह विधि U-Net आर्किटेक्चर के दो घटकों के लाभों को मिलाकर, U-Net के स्किप कनेक्शन और मुख्य फीचर मैप के योगदान को पुनः भारित करके जनरेटेड गुणवत्ता में सुधार करती है। छवि और वीडियो जनरेशन कार्यों पर प्रयोगों के माध्यम से, हमने सिद्ध किया है कि FreeU को आसानी से मौजूदा डिफ्यूज़न मॉडल जैसे कि Stable Diffusion, DreamBooth, ModelScope, Rerender और ReVersion में एकीकृत किया जा सकता है, और केवल कुछ पंक्तियों के कोड से जनरेटेड गुणवत्ता में सुधार किया जा सकता है।