HiDiffusionは、事前学習済み拡散モデルを対象とした技術で、わずか一行のコード追加で、拡散モデルの解像度と速度を向上させます。Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)とModified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技術を用いて、特徴マップのサイズを動的に調整することでオブジェクト複製の問題を解決し、ウィンドウアテンションを最適化することで計算量を削減します。HiDiffusionは、画像生成解像度を4096×4096まで拡張しつつ、従来手法と比較して1.5～6倍の推論速度を実現します。