FreeU es un método que mejora significativamente la calidad de muestreo de los modelos de difusión sin aumentar los costes: no requiere entrenamiento, ni la introducción de parámetros adicionales, ni aumento de la memoria o el tiempo de muestreo. El método mejora la calidad de generación combinando las ventajas de dos componentes de la arquitectura U-Net, al volver a ponderar la contribución de las conexiones de salto y los mapas de características principales de U-Net. A través de experimentos en tareas de generación de imágenes y vídeos, demostramos que FreeU se puede integrar fácilmente en modelos de difusión existentes, como Stable Diffusion, DreamBooth, ModelScope, Rerender y ReVersion, mejorando la calidad de generación con solo unas pocas líneas de código.