FreeScale

免训练提升扩散模型分辨率，一张图生成高清细节

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 148
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

FreeScale 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队ali-vilab
官网地址http://haonanqiu.com/projects/FreeScale.html
GitHubhttps://github.com/ali-vilab/FreeScale
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,diffusion-models,generative-model,image-generation,sdxl
GitHub 星标★ 148
上线时间2024-12-13 00:00:00
代码更新2025-10-09
仓库体积11.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

FreeScale 是一个面向扩散模型的免调优高分辨率图像生成方法，代码随 ICCV 2025 论文发布。它解决了现有扩散模型在生成超出训练分辨率图像时出现的结构扭曲和重复伪影问题，无需额外训练或微调即可实现更高分辨率的视觉生成。核心能力包括：通过频域分析引导生成过程，在保持全局结构一致性的同时增强局部细节；支持与 SDXL 等主流扩散模型集成，提供即插即用的推理流程。项目主要面向研究人员和开发者，用于探索高分辨率图像合成、图像超分及创意内容生成等场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 148

核心亮点

  • 无需微调即可提升生成分辨率，直接适配现有 SDXL 模型
  • 基于频域引导，能有效缓解高分辨率下的结构重复和伪影
  • 提供 ICCV 2025 官方代码，算法实现有论文支撑，便于复现

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 仅支持 SDXL 等特定架构，通用性可能有限

适用场景

  • 将低分辨率生成结果放大至高清，用于艺术创作或设计素材
  • 在资源受限设备上生成高分辨率图像，避免高显存训练
  • 作为研究基线，探索扩散模型的分辨率外推能力

替代项目

Diffusion with Offset Noise、ScaleCrafter、FouriScale

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