FreeU

改进扩散模型采样质量的免费方法

普通产品图像生成质量扩散模型
FreeU是一种方法,可以在不增加成本的情况下显著提高扩散模型的采样质量:无需训练,无需引入额外参数,无需增加内存或采样时间。该方法通过重新加权U-Net的跳跃连接和主干特征图的贡献,结合U-Net架构的两个组成部分的优势,从而提高生成质量。通过在图像和视频生成任务上进行实验,我们证明了FreeU可以轻松集成到现有的扩散模型中,例如Stable Diffusion、DreamBooth、ModelScope、Rerender和ReVersion,只需几行代码即可改善生成质量。
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