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: 1.1 扩散 U-Net 中的低频和高频分量 扩散概率模型是生成模型的类别之一,已成为研究的焦点。它提出了一种新的生成范式,使用马尔科夫链来映射 Latent Space。扩散...
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...
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...
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...
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} } ...
摘要原文 Figure 1. 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. 展开全部 用户权威翻译 机器翻译 ...
Unofficial Tensorflow 2 Implementation of FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net - cpuimage/FreeU_TF
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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} } ...