Un-0

Un-0 是一个基于耦合振荡器动力学（Kuramoto 模型）的图像生成模型，通过求解相位演化方程直接生成图像，无需扩散过程、对抗训练或迭代去噪。其核心采用物理启发的连续动力系统建模，支持 CIFAR-10 和 ImageNet-64 两类分辨率数据集的条件生成，提供轻量级（1.3M 参数）至高性能（322M 参数）多档预训练模型。项目强调低能耗计算潜力，适合作为类脑计算、物理AI硬件原型验证及新型生成范式研究的基准实现。