DyPE

让扩散模型不重训直接生成4K+超高清图

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 39 🐛 待处理 3 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 361
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,MIT许可证,提供在线演示页面,可免费使用。

项目预览

DyPE 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guyyariv
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,提供在线演示页面,可免费使用。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,flow-matching,flux,high-resolution-image,icml-2026,image-generation,positional-encoding,rope,t2i,text2image
GitHub 星标★ 361
上线时间2025-10-22 00:00:00
代码更新2026-05-18
仓库体积2.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

DyPE 是 ICML 2026 论文的官方实现,针对扩散模型在超高分辨率图像生成中的位置编码外推难题,提出动态位置外推方法。现有模型(如 Flux)在训练分辨率下表现良好,但直接生成高分辨率图像时因位置编码失配导致结构崩坏。DyPE 通过动态调整 RoPE 的旋转基频或位置索引,使模型在推理时能平滑外推到任意分辨率,无需重新训练。核心能力包括:即插即用,兼容 Flux 等基于 RoPE 的扩散模型;支持任意宽高比和超高分辨率(如 4K+)生成;保持原始模型语义一致性,仅修改位置编码逻辑。项目提供简洁的 API 和示例,便于集成到现有生成流程,显著降低高分辨率生成的计算和内存开销。

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 ★ 361

核心亮点

  • 无需训练,推理时动态调整位置编码即可外推至任意分辨率
  • 兼容 Flux 等主流 RoPE 架构,集成成本低
  • 官方实现,附 ICML 论文,方法有理论支撑

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持基于 RoPE 的模型,适用范围有限

适用场景

  • 超高分辨率图像生成(如海报、艺术画)
  • 文本到图像模型的分辨率扩展
  • 视频帧或大尺寸纹理生成

替代项目

FouriScale、Diffusion with Offset Noise、ResAdapter

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