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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
✅ 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。
✅ 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：
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generated_pic：基础扩散模型生成图像，未使用ControlNet。
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generated_pic_controlnet：使用Canny边缘图优化的ControlNet生成图像。
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generated_pic_contronet_2_color1：ControlNet融合Canny边缘图与颜色图，颜色因子设为0.9。
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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
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PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）：衡量像素级误差，值越高越接近真实图像；
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SSIM（Structural Similarity Index）：评估结构一致性，越接近1越好；
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LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）：衡量感知差异，越低表示质量越高。
✅ 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 |
✅ 四、结果分析
1️⃣ 基础模型 vs. Canny边缘图优化
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generated_pic_controlnet相较于generated_pic，PSNR提升 +1.46，SSIM几乎翻倍，LPIPS显著下降。
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✅ 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
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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。
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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。
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✅ 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
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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。
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✅ 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。
✅ 五、补充分析与后续优化思路
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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；
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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；
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对颜色图做预处理（如 denoise、增强、边界提取）提升颜色信息质量。
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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；
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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：
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更细粒度的颜色因子调节，寻找全局最优融合比例；
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引入语义分割图、深度图、纹理图等多模态先验信息；
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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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