FreeUは、追加コストなしで拡散モデルのサンプリング品質を大幅に向上させる手法です。訓練不要、追加パラメータの導入不要、メモリやサンプリング時間の増加もありません。U-Netアーキテクチャのジャンプ接続と主幹特徴マップの寄与を再重み付けすることで、U-Netアーキテクチャの2つの構成要素の長所を組み合わせ、生成品質を向上させます。画像および動画生成タスクでの実験を通じて、FreeUはStable Diffusion、DreamBooth、ModelScope、Rerender、ReVersionなどの既存の拡散モデルに容易に統合でき、数行のコードで生成品質を改善できることを実証しました。