HRDiT

不用重训，让 FLUX 直接生成高清大图

HRDiT 是 ECCV 2026 论文的官方实现，解决的是扩散 Transformer（DiT）模型在高分辨率图像生成时质量骤降的问题。现有 DiT（如 FLUX）在训练分辨率之外直接生成大图，会出现物体重复、结构崩坏、细节模糊等现象，根本原因在于 RoPE 位置编码的外推失效以及注意力机制对长序列的建模偏差。HRDiT 提出免训练方案，通过改进位置编码外推策略与注意力计算方式，让现成的 DiT 模型无需微调即可输出高分辨率图像。项目基于 Python 实现，兼容 flow matching 与 FLUX 等主流模型，核心能力包括：训练自由、即插即用、保持原模型风格一致性、支持任意分辨率扩展。对想低成本获得高清大图的开发者和研究者来说，它避免了重新训练或蒸馏的高昂代价。