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"
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##
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```mermaid
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```
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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:
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```markdown
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# 🚀 多模型图像生成系统实验报告
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<div align="center">
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<img src="./assets/header.png" width="800" alt="实验头图">
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</div>
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+
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## 1. 模型选型与分析
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### 1.1 模型架构对比
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13 |
+
```mermaid
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+
classDiagram
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15 |
+
class StableDiffusion {
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16 |
+
+Base: Latent Diffusion
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17 |
+
+参数量: 860M
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18 |
+
+训练数据: LAION-5B
|
19 |
+
}
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20 |
+
class Openjourney {
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21 |
+
+Base: SD Fine-tuned
|
22 |
+
+参数量: 790M
|
23 |
+
+训练数据: Art-focused
|
24 |
+
}
|
25 |
+
class LDM {
|
26 |
+
+Base: Diffusion Models
|
27 |
+
+参数量: 400M
|
28 |
+
+特点: 轻量化
|
29 |
+
}
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30 |
+
```
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31 |
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32 |
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### 1.2 性能基准测试
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33 |
+
| 指标 | SD v1.5 | Openjourney v4 | LDM-256 |
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+
|--------------------|---------|----------------|---------|
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35 |
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| 内存占用 (MB) | 2100 | 1800 | 1200 |
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| 生成时间 (s) | 12.3 | 9.8 | 5.2 |
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37 |
+
| 最大分辨率 | 512x512 | 512x512 | 256x256 |
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39 |
+
## 2. 系统实现细节
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40 |
+
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41 |
+
### 2.1 交互流程
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42 |
+
```mermaid
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43 |
+
sequenceDiagram
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44 |
+
participant 用户
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45 |
+
participant Gradio
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46 |
+
participant 模型集群
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47 |
+
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48 |
+
用户->>Gradio: 输入prompt
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49 |
+
Gradio->>模型集群: 并行调用
|
50 |
+
模型集群-->>Gradio: 生成结果
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51 |
+
Gradio->>用户: 显示对比图像
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52 |
+
```
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53 |
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### 2.2 核心代码结构
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55 |
```python
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56 |
+
# 模型加载(model_pipelines.py)
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57 |
+
def load_pipelines():
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58 |
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return {
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59 |
+
"sd": StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
|
60 |
+
"runwayml/stable-diffusion-v1-5",
|
61 |
+
torch_dtype=torch.float32
|
62 |
+
),
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63 |
+
"oj": DiffusionPipeline.from_pretrained(
|
64 |
+
"prompthero/openjourney-v4"
|
65 |
+
)
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66 |
+
}
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67 |
+
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68 |
+
# Gradio界面(app.py)
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69 |
+
with gr.Tab("Arena"):
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70 |
+
gr.Image(label="SD输出")
|
71 |
+
gr.Image(label="OJ输出")
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72 |
```
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73 |
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74 |
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## 3. GRACE评估体系
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75 |
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76 |
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### 3.1 评估维度定义
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77 |
+
| 维度 | 评估标准 | 权重 |
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78 |
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|------------|-----------------------------------|------|
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+
| 泛化性 (G) | 处理多样化prompt的能力 | 30% |
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80 |
+
| 相关性 (R) | 图像与文本的语义匹配度 | 25% |
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81 |
+
| 艺术性 (A) | 构图/色彩/创意的专业性 | 35% |
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82 |
+
| 效率 (E) | 生成速度与资源消耗 | 10% |
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83 |
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84 |
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### 3.2 评分结果
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85 |
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## 4. 实验结果分析
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88 |
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### 4.1 生成案例对比
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90 |
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| Prompt | SD v1.5 | Openjourney | LDM |
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91 |
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|----------------------|--------------------------|-------------------------|------------------------|
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92 |
+
| "赛博朋克城市夜景" |  |  |  |
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93 |
+
| "水墨风格山水画" |  |  |  |
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94 |
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95 |
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### 4.2 关键发现
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- **SD v1.5**:在复杂场景表现最佳
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97 |
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- **Openjourney**:艺术风格处理突出
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98 |
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- **LDM**:适合快速概念验证
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99 |
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## 5. 项目总结
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101 |
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102 |
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### 5.1 成员贡献
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103 |
```mermaid
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104 |
+
gantt
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105 |
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title 项目时间线
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106 |
+
dateFormat YYYY-MM-DD
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107 |
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section 成员A
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108 |
+
环境搭建 :a1, 2024-01-01, 3d
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109 |
+
SD模型集成 :a2, after a1, 5d
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110 |
+
section 成员B
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111 |
+
评估系统开发 :b1, 2024-01-05, 7d
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112 |
+
报告撰写 :b2, after b1, 4d
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113 |
+
```
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114 |
+
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115 |
+
### 5.2 经验总结
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116 |
+
- **技术收获**:
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117 |
+
- 掌握多模型并行加载技术
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118 |
+
- 学会CPU资源优化策略
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119 |
+
- **合作经验**:
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120 |
+
- 使用Git进行协作开发
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121 |
+
- 通过Hugging Face Space实现部署
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122 |
+
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123 |
+
---
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124 |
+
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125 |
+
<center>📅 报告生成日期:2024年1月15日</center>
|
126 |
+
```
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127 |
+
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128 |
+
### 配套文件结构
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129 |
+
```
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130 |
+
your_space/
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131 |
+
├── assets/
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132 |
+
│ ├── header.png # 报告头图 (建议800x400)
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133 |
+
│ ├── grace_radar.png # 评估雷达图
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134 |
+
│ ├── sd_cyber.png # 生成示例图
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135 |
+
│ └── ...其他图片
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136 |
+
├── report.md # 本文件
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137 |
+
└── ...
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138 |
+
```
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139 |
+
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140 |
+
### 图片生成建议
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141 |
+
1. **头图制作**:
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142 |
+
- 使用工��:Canva/Photoshop
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143 |
+
- 尺寸:800x400像素
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144 |
+
- 内容包含项目名称和模型对比示意图
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145 |
+
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146 |
+
2. **结果图规范**:
|
147 |
+
```python
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148 |
+
# 生成对比图的代码示例
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149 |
+
from PIL import Image
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150 |
+
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151 |
+
def save_comparison(prompt):
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152 |
+
outputs = generate_all(prompt)
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153 |
+
comparison = Image.new("RGB", (1536, 512))
|
154 |
+
comparison.paste(outputs["sd"], (0, 0))
|
155 |
+
comparison.paste(outputs["oj"], (512, 0))
|
156 |
+
comparison.paste(outputs["ldm"], (1024, 0))
|
157 |
+
comparison.save(f"assets/comparison_{prompt[:10]}.png")
|
158 |
+
```
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