多模态发展系列（7）：多模态生成的可控性技术（附Stable Diffusion XL控制代码）

多模态发展系列（7）：多模态生成的可控性技术（附Stable Diffusion XL控制代码）

引言

当某电商平台要求「生成红色格子衬衫，左胸口袋有品牌logo，搭配牛仔裤，模特微笑」时，AIGC需同时满足**视觉细节（格子密度）、文本逻辑（口袋位置）、情感表达（微笑程度）**的三重控制。本期揭秘多模态生成的可控性技术，附Stable Diffusion XL的完整控制代码与评估工具。

一、可控性的「三维控制」框架

1.1 视觉维度：空间精准定位

• ControlNet扩展：

  # 用Canny边缘图控制构图（SDXL 1.0）
  from diffusers import StableDiffusionXLControlNetPipeline, ControlNetModel
  
  controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sdxl-controlnet-canny")
  pipe = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained(
      "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", 
      controlnet=controlnet,
      safety_checker=None
  )
  
  # 强制生成左胸口袋
  canny_image = cv2.Canny(np.array(Image.open("pocket_mask.png")), 100, 200)
  output = pipe(
      "红色格子衬衫，<canny>pocket_mask.png</canny>",
      controlnet_conditioning_scale=1.2,  # 增强控制权重
      num_inference_steps=50
  ).images[0]
  

1.2 文本维度：逻辑一致性约束

• LoRA注入品牌规则：

  # 训练「左胸口袋必须有品牌logo」的LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  lora_config = LoraConfig(
      r=8,
      lora_alpha=32,
      target_modules