FreeU 框架是通用的,且可以与现有的 Diffusion 模型无缝集成。作者展示了各种基于扩散的方法的生成质量的显著的改进,且没有额外的成本,证明了 FreeU 的有效性。 1FreeU:扩散 U-Net 模型的免费午餐 论文名称:FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net (CVPR 2024 Oral) 论文地址: 项目链接: 1 FreeU 论文解读:...
Unet中跳跃连接贡献更多高频细节但会可能会影响去噪能力,基础连接贡献更多去噪能力,选择性提高基础连接权重并降低跳跃连接中低频权重可提高生成质量 如下图,其中蓝色的是跳跃连接,我们将跳跃连接特征和基础特征分别进行加权来得到更好的生成质量,其中s表示跳跃连接特征权重,b表示基础特征权重,正常来说在解码阶段U-Net会将...
一、论文标题 CVPR 2024 Oral 《FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net》二、论文内容 这篇文章设计了一种即插即用的方法来提高扩散模型的生成质量,无需训练,可以和现有的UNet架构的扩散模型相结合。 1. 作者通过引入两个缩放因子,分别对跳跃连接和基础连接的特征进行缩放调整,可以使得模型进一步提升生成效果。 2...
近日一篇名为 《FreeU : Free Lunch in Diffusion U-Net》的SD优化图片的新方案新鲜出炉。首先来看一下效果: 效果对比 从效果我们可以出,通过引入 FreeU 能够有效降低图片的畸形率以及崩坏的概率,而它不仅仅作用于文生图(支持最新的SDXL),也支持文生视频,训练,视频生成视频,各个方面均有提升效果。 工作原理 Fr...
We propose FreeU, a method that substantially improves diffusion model sample quality at no costs: no training, no additional parameter introduced, and no increase in memory or sampling time., 视频播放量 312、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 2
FreeU:Free Lunch in Diffusion U-Net 一种可以免费显着提高扩散模型样本质量的方法:无需训练,无需引入额外参数,也不会增加内存或采样时间。地址:github.com/ChenyangSi/FreeU/ 南洋理工大学的研究
ComfyUI-FreeU(中文) Rerender Collaborative-Diffusion BibTeX @inproceedings{si2023freeu, title={FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net}, author={Si, Chenyang and Huang, Ziqi and Jiang, Yuming and Liu, Ziwei}, booktitle={CVPR}, year={2024} } ...
https://www.explinks.com/blog/wx-diffusion-model-practice-part-thirteen-controlnet-structure-and-training-process/ FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui...
FreeU - Free Lunch, and Dinner. . Contribute to Metal-dude/FreeU_Advanced development by creating an account on GitHub.
在实际操作时,只需要对现有的扩散模型,例如Stable Diffusion、DreamBooth、ModelScope、Rerender和ReVersion等加入几行即插即用的重加权代码就可以提高模型的综合性能。 论文名称: FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net 文章链接: https://arxiv.org/abs/2309.11497 代码仓库: https://github.com/ChenyangSi/Free...