UltraHR-100K 是由南京大学联合 vivo 于 2025 年发布，是一个面向超高分辨率（UHR）文本生成图像（T2I）任务的大规模高质量数据集，相关论文成果为「UltraHR-100K: Enhancing UHR Image Synthesis with A Large-Scale High-Quality Dataset」，该论文已被 NeurIPS 2025 接受，旨在提升扩散模型在细粒度细节合成、内容多样性表达与视觉保真度方面的能力。

该数据集共包含约 100,000 张超高分辨率图像，覆盖广泛，包括人物、建筑、自然风景、艺术插画、产品设计等多类主题，其中每张图像的分辨率均超过 3K，并配有高质量富文本描述（rich captions）。数据来源于多种公开资源，并通过严格的三阶段筛选流程进行质量控制，筛选标准包括细节丰富度、场景/内容复杂度、审美质量，确保图像在纹理细节、结构层次和整体风格上均具备高可信度和强表现力。可作为超高分辨率生成模型训练、微调与评测的标准数据基准。