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UniFL是一個專案，旨在提升生成模型質量和加速推理速度。它透過感知反饋學習、解耦反饋學習和對抗性反饋學習三個關鍵元件，有效解決了當前擴散模型存在的影象質量、美學吸引力和推理速度等問題。經過實驗驗證和使用者研究，UniFL在多個擴散模型上展現出顯著的效能提升和強大的泛化能力。
需求人群：
"用於提升擴散模型的影象生成質量和推理速度。"
使用場景示例：
用UniFL改進擴散模型的影象生成效果。
UniFL在實驗中展示出優越的效能。
UniFL透過對抗性反饋學習最佳化推理速度。
產品特色：
提升生成模型質量
加速推理速度