图像质量

优化扩散模型的反馈学习框架，提升图像生成质量与推理速度 UniFL是面向扩散模型优化的算法框架，通过感知反馈学习、解耦反馈学习、对抗性反馈学习三个核心组件，针对性解决当前扩散模型存在的图像质量不足、美学吸引力弱、推理速度偏慢等问题。经实验验证与用户研究，该框架可在多个扩散模型上实现显著性能提升，具备较强泛化能力。