# 传统GAN模型工作方式
def traditional_gan_edit:
    # 步骤1：选择待修改区域
    # 步骤2：直接修改选定区域
    # 步骤3：希望修复整体一致性问题
    return edited_image
# 扩散模型工作方式
def diffusion_based_edit:
    # 步骤1：理解整个图像含义
    # 步骤2：重新生成整个画面
    # 步骤3：面临训练成本高且细节丢失严重问题
    return edited_image

# 伪代码示例：
def msrope_encoding:
    """多尺度旋转位置编码函数"""
参数说明：
x - 空间坐标矩阵表示
t - 时间步编码向量
frame_id - 帧标识符
freq_bands = 二维频带网格生成
时间维度相位偏移计算：
phase_shift = frame_id * π/4
多尺度正交特征融合：
features = 
for freq in freq_bands:
    phase_encoded = x * freq + t + phase_shift.reshape
out = torch.cat, torch.cos], dim=-1)
return out
# 应用示例：
edit_mask = apply_msrope
"""
该技术巧妙地同过引入帧间相位差，在不同阶段构建了不同的特征增强模式。
实测数据显示这种处理方式可使PSNR指标提升达3.2dB之多！这相当于在放大后依然嫩保持梗高的视觉清晰度。
在内容篡改检测中也表现出色——篡改痕迹梗少自然。
忒别值得一提的是其跨尺度特性玩全兼容现有扩散模型架构，
开发者只需将MSRoPE替换成原来的觉对位置编码即可获得显著提升。
"""