SD+融合ControlNet，扩散模型V1.5+约束条件边缘图+颜色图实现服装图像生成：定量对比试验结果+分析

目录

✅ 一、引言

✅ 二、实验设置

📏 指标说明：

✅ 三、指标对比结果​编辑

✅ 四、结果分析

1️⃣ 基础模型 vs. Canny边缘图优化

2️⃣ Canny边缘图 vs. 融合边缘图+颜色图

3️⃣ 颜色因子的影响趋势分析

✅ 五、补充分析与后续优化思路

✅ 六、结论与展望

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✅ 一、引言

这篇主要完成controlnet融合后的定量结果分析：

在图像生成领域，ControlNet作为一种强大的条件控制工具，能够通过边缘图、颜色图等先验信息引导扩散模型生成更符合预期的图像。本文基于近期完成的实验，定量对比了ControlNet融合边缘图与颜色图的生成效果，分析了不同颜色因子设置对生成图像质量的影响。

本次实验结合Stable Diffusion模型与ControlNet结构，对比不同条件下的图像生成表现，并从三项主流图像质量指标——峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、学习感知图像块相似性（LPIPS）——出发，探讨ControlNet在图像生成任务中的优化潜力。

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✅ 二、实验设置

实验基于 Stable Diffusion v1.5（已微调），运行环境为 CUDA 12.1 + Python 3.11，数据集包含 DeepFashion 与自建服饰图文数据集。

图像生成目录划分如下：

1. generated_pic：基础扩散模型生成图像，未使用ControlNet。

2. generated_pic_controlnet：使用Canny边缘图优化的ControlNet生成图像。

3. generated_pic_contronet_2_color1：ControlNet融合Canny边缘图与颜色图，颜色因子设为0.9。

4. generated_pic_contronet_2_color0.5：ControlNet融合Canny边缘图与颜色图，颜色因子设为0.5。

📏 指标说明：
 

PSNR（峰值信噪比）——越高越好

SSIM（结构相似度）——越高越好

LPIPS（感知相似度）——越低越好

• PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）：衡量像素级误差，值越高越接近真实图像；

• SSIM（Structural Similarity Index）：评估结构一致性，越接近1越好；

• LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）：衡量感知差异，越低表示质量越高。

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✅ 三、指标对比结果

生成方式	PSNR ↑	SSIM ↑	LPIPS ↓
原始Stable Diffusion（generated_pic）	6.98	0.3648	0.6856
ControlNet（Canny边缘图）	8.44	0.6434	0.2713
ControlNet融合边缘图+颜色图（颜色因子=0.9）	7.55	0.4892	0.4163
ControlNet融合边缘图+颜色图（颜色因子=0.5）	8.60	0.6407	0.3004

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✅ 四、结果分析

1️⃣ 基础模型 vs. Canny边缘图优化

• generated_pic_controlnet相较于generated_pic，PSNR提升 +1.46，SSIM几乎翻倍，LPIPS显著下降。

• ✅ 结论：Canny边缘图提供了明确的结构先验，使得ControlNet能更准确生成图像结构，感知质量提升明显。边缘信息对图像生成引导效果十分关键。

2️⃣ Canny边缘图 vs. 融合边缘图+颜色图

• generated_pic_contronet_2_color1（颜色因子0.9）表现不如controlnet-only，PSNR和SSIM下降，LPIPS升高，说明过度引入颜色信息反而破坏了结构指导。

• generated_pic_contronet_2_color0.5表现亮眼，PSNR 达到最高（8.60），SSIM几乎持平ControlNet-only，LPIPS也维持较优水准。

• ✅ 结论：适度引入颜色图（color0.5）在不破坏结构信息前提下，略有助益；但颜色因子设置过高（color1）反而会干扰结构信息，影响生成效果。

3️⃣ 颜色因子的影响趋势分析

• 对比color1与color0.5，颜色因子从0.9降低到0.5，PSNR ↑1.05，SSIM ↑0.1515，LPIPS ↓0.1159。

• ✅ 结论：低颜色因子（0.5）更容易平衡边缘图结构信息与颜色图色彩信息，生成图像整体质量更优。

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✅ 五、补充分析与后续优化思路

1. 融合机制仍有优化空间
   当前融合方式采用线性加权，未考虑结构与颜色之间的冲突。建议后续尝试：

   • 引入注意力机制对融合过程进行选择性引导；

   • 利用语义图、深度图或纹理图等更多维度先验信息，增强融合效果；

   • 对颜色图做预处理（如 denoise、增强、边界提取）提升颜色信息质量。

2. 任务适配优化
   不同图像类别（如人物、商品、自然场景）对结构与颜色敏感度不同，未来可考虑：

   • 任务分类条件下的颜色因子自适应调整；

   • 引入风格引导模型（如style adapter）提升一致性。

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✅ 六、结论与展望

本次实验表明，ControlNet通过Canny边缘图优化能够显著提升扩散模型的生成质量，而进一步融合颜色图的效果依赖于颜色因子的合理设置。颜色因子0.5的设置在当前实验中表现最佳，兼顾了结构与色彩的平衡，生成图像质量接近甚至略优于仅使用边缘图的ControlNet。

未来可以继续探索：

• 更细粒度的颜色因子调节，寻找全局最优融合比例；

• 引入语义分割图、深度图、纹理图等多模态先验信息；

• 针对不同图像任务（如人像、服饰、建筑）建立对应的融合策略。
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