HRDiT

不用重训，让 FLUX 直接生成高清大图

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 3 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 292
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自行部署

项目预览

HRDiT 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zylwithxy
官网地址https://zylwithxy.github.io/HRDiT-page
GitHubhttps://github.com/zylwithxy/HRDiT
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自行部署
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,diffusion-transformers,eccv2026,flow-matching,flux,image-generation,positional-encoding,rope,t2i-diffusion-model,training-free,training-free-acceleration
GitHub 星标★ 292
上线时间2026-08-06 00:00:00
代码更新2026-09-01
仓库体积708 KB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-16
浏览次数2

项目介绍

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。

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 2026-09-16 · 当前星标 ★ 292

核心亮点

  • 完全免训练，直接套用现成 DiT 模型即可提升输出分辨率
  • 针对 RoPE 位置编码外推问题做专门修正，缓解高分辨率下的物体重复
  • 兼容 FLUX 等主流 flow matching 模型，接入成本低

不足之处

  • 仅提供论文级实现，工程封装和易用性有限
  • 社区规模小，长期维护与生态支持待观察

适用场景

  • 用 FLUX 等模型生成 2K/4K 高清壁纸或海报
  • 为已有文生图管线低成本升级高分辨率输出
  • 研究 DiT 位置编码外推与高分辨率生成的实验基线

替代项目

DemoFusion、ScaleCrafter

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