

Freeu
簡介 :
FreeU是一種方法,可以在不增加成本的情況下顯著提高擴散模型的採樣質量:無需訓練,無需引入額外參數,無需增加內存或採樣時間。該方法通過重新加權U-Net的跳躍連接和主幹特徵圖的貢獻,結合U-Net架構的兩個組成部分的優勢,從而提高生成質量。通過在圖像和視頻生成任務上進行實驗,我們證明了FreeU可以輕鬆集成到現有的擴散模型中,例如Stable Diffusion、DreamBooth、ModelScope、Rerender和ReVersion,只需幾行代碼即可改善生成質量。
需求人群 :
適用於需要改進擴散模型採樣質量的應用場景
產品特色
改進擴散模型的採樣質量
無需訓練或微調
適用於圖像和視頻生成任務
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