UniFL是一项旨在提高生成模型质量和加速推理速度的项目。通过感知反馈学习、解耦反馈学习和对抗性反馈学习三大关键组件，有效解决了当前扩散模型在图像质量、美学吸引力和推理速度等方面存在的问题。实验验证和用户研究表明，UniFL在多个扩散模型上均展现出显著性能提升和强大的泛化能力。
感知反馈学习、解耦反馈学习、对抗性反馈学习
提升生成模型质量、加速推理速度、显著性能提升、强大泛化能力
用于提高扩散模型的图像生成质量和推理速度。
UniFL能够显著提升生成模型的性能，同时加速推理速度，为用户带来更好的体验。
可能受到硬件资源限制的影响。
