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以下是专为 Hugging Face Space 设计的完整 `report.md` 文件代码，包含可视化图表和实际部署可用的格式：

```markdown
# 🚀 多模型图像生成系统实验报告

<div align="center">
  <img src="./assets/header.png" width="800" alt="实验头图">
</div>

## 1. 模型选型与分析

### 1.1 模型架构对比
```mermaid
classDiagram
    class StableDiffusion {
        +Base: Latent Diffusion
        +参数量: 860M
        +训练数据: LAION-5B
    }
    class Openjourney {
        +Base: SD Fine-tuned
        +参数量: 790M
        +训练数据: Art-focused
    }
    class LDM {
        +Base: Diffusion Models
        +参数量: 400M
        +特点: 轻量化
    }
```

### 1.2 性能基准测试
| 指标               | SD v1.5 | Openjourney v4 | LDM-256 |
|--------------------|---------|----------------|---------|
| 内存占用 (MB)      | 2100    | 1800           | 1200    |
| 生成时间 (s)       | 12.3    | 9.8            | 5.2     |
| 最大分辨率         | 512x512 | 512x512        | 256x256 |

## 2. 系统实现细节

### 2.1 交互流程
```mermaid
sequenceDiagram
    participant 用户
    participant Gradio
    participant 模型集群
    
    用户->>Gradio: 输入prompt
    Gradio->>模型集群: 并行调用
    模型集群-->>Gradio: 生成结果
    Gradio->>用户: 显示对比图像
```

### 2.2 核心代码结构
```python
# 模型加载（model_pipelines.py）
def load_pipelines():
    return {
        "sd": StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
            "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
            torch_dtype=torch.float32
        ),
        "oj": DiffusionPipeline.from_pretrained(
            "prompthero/openjourney-v4"
        )
    }

# Gradio界面（app.py）
with gr.Tab("Arena"):
    gr.Image(label="SD输出")
    gr.Image(label="OJ输出") 
```

## 3. GRACE评估体系

### 3.1 评估维度定义
| 维度       | 评估标准                          | 权重 |
|------------|-----------------------------------|------|
| 泛化性 (G) | 处理多样化prompt的能力             | 30%  |
| 相关性 (R) | 图像与文本的语义匹配度            | 25%  |
| 艺术性 (A) | 构图/色彩/创意的专业性            | 35%  |
| 效率 (E)   | 生成速度与资源消耗                | 10%  |

### 3.2 评分结果
![GRACE雷达图](./assets/grace_radar.png)

## 4. 实验结果分析

### 4.1 生成案例对比
| Prompt               | SD v1.5                  | Openjourney             | LDM                    |
|----------------------|--------------------------|-------------------------|------------------------|
| "赛博朋克城市夜景"  | ![sd_cyber](./assets/sd_cyber.png) | ![oj_cyber](./assets/oj_cyber.png) | ![ldm_cyber](./assets/ldm_cyber.png) |
| "水墨风格山水画"    | ![sd_ink](./assets/sd_ink.png)     | ![oj_ink](./assets/oj_ink.png)     | ![ldm_ink](./assets/ldm_ink.png)     |

### 4.2 关键发现
- **SD v1.5**：在复杂场景表现最佳
- **Openjourney**：艺术风格处理突出
- **LDM**：适合快速概念验证

## 5. 项目总结

### 5.1 成员贡献
```mermaid
gantt
    title 项目时间线
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 成员A
    环境搭建       :a1, 2024-01-01, 3d
    SD模型集成     :a2, after a1, 5d
    section 成员B
    评估系统开发   :b1, 2024-01-05, 7d
    报告撰写       :b2, after b1, 4d
```

### 5.2 经验总结
- **技术收获**：
  - 掌握多模型并行加载技术
  - 学会CPU资源优化策略
- **合作经验**：
  - 使用Git进行协作开发
  - 通过Hugging Face Space实现部署

---

<center>📅 报告生成日期：2024年1月15日</center>
```

### 配套文件结构
```
your_space/
├── assets/
│   ├── header.png          # 报告头图 (建议800x400)
│   ├── grace_radar.png     # 评估雷达图
│   ├── sd_cyber.png        # 生成示例图
│   └── ...其他图片
├── report.md               # 本文件
└── ...
```

### 图片生成建议
1. **头图制作**：
   - 使用工具：Canva/Photoshop
   - 尺寸：800x400像素
   - 内容包含项目名称和模型对比示意图

2. **结果图规范**：
   ```python
   # 生成对比图的代码示例
   from PIL import Image

   def save_comparison(prompt):
       outputs = generate_all(prompt)
       comparison = Image.new("RGB", (1536, 512))
       comparison.paste(outputs["sd"], (0, 0))
       comparison.paste(outputs["oj"], (512, 0))
       comparison.paste(outputs["ldm"], (1024, 0))
       comparison.save(f"assets/comparison_{prompt[:10]}.png")
   ```