FreeU ist eine Methode, die die Stichprobenqualität von Diffusionsmodellen deutlich verbessert, ohne zusätzliche Kosten zu verursachen: kein Training, keine zusätzlichen Parameter, kein erhöhter Speicherbedarf oder längere Stichprobenzeiten. Die Methode verbessert die Generierungsqualität, indem sie die Beiträge der Skip-Connections und der Haupt-Feature-Maps des U-Net neu gewichtet und so die Vorteile beider Komponenten der U-Net-Architektur kombiniert. Experimente zu Bild- und Videogenerierungsaufgaben zeigen, dass FreeU einfach in bestehende Diffusionsmodelle wie Stable Diffusion, DreamBooth, ModelScope, Rerender und ReVersion integriert werden kann und die Generierungsqualität mit nur wenigen Codezeilen verbessert.