基于扩散模型的多模态生成与可控图像风格迁移——代码实现

#!/usr/bin/env python3
"""
多模态扩散模型生成与编辑 - 工程级深度实现
- 核心创新：参数可控的风格迁移 + 多模态特征融合
- 深度优化：内存高效推理、动态权重调整、扩散过程稳定性控制
- 实战挑战：GPU内存溢出、风格强度控制、特征融合精度
- 代码深度：每个关键步骤均包含技术原理注释和优化技巧
"""

import os
import time
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from diffusers import (
    StableDiffusionPipeline,
    DDIMScheduler,
    AutoencoderKL,
    UNet2DConditionModel
)
from transformers import (
    CLIPProcessor,
    CLIPModel,
    CLIPVisionModelWithProjection,
    CLIPTextModel,
    AutoTokenizer
)
from diffusers.models import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel
from diffusers.utils import load_image
from accelerate import Accelerator
from accelerate.utils import set_seed
from torch.cuda.amp im