关键词： 文生图, Stable Diffusion, ControlNet, 多模态, Python, 模拟面试, 生成式AI

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在AIGC（生成式人工智能）浪潮中，文本生成图像（Text-to-Image） 技术已从实验室走向商业应用，广泛应用于广告设计、游戏原画、电商配图等领域。

然而，通用文生图模型如Stable Diffusion虽能生成高质量图像，但存在结构不可控、细节不精确的问题。为此，我们构建了“智能多模态文生图系统”，融合 Stable Diffusion + ControlNet + Prompt Engineering，实现对生成图像的精准结构控制与语义引导。

本文通过一场深度模拟面试，带你从技术原理、架构设计到核心代码实现，全面复现该项目的开发流程，直面面试官的连环追问，展现你在多模态AI领域的前沿视野与工程能力。

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面试官提问：你在“智能文生图”项目中用了哪些技术？和直接调用Midjourney有什么区别？

我回答：

好的，面试官。我们项目的核心是构建一个可控、可定制、可集成的文生图系统，技术栈包括：

• Stable Diffusion v1.5：作为基础生成模型，负责从文本生成高质量图像。
• ControlNet：引入额外条件（如边缘图、姿态图），实现对图像结构的精确控制。
• Prompt Engineering：优化提示词，引导生成风格与细节。
• Flask + React：前后端分离，提供Web交互界面。

与Midjourney等闭源SaaS服务相比，我们的系统有三大优势：

维度	我们的系统	Midjourney
可控性	高（支持边缘、姿态、深度图引导）	低（仅靠Prompt）
定制性	可训练LoRA适配特定风格	固定风格
部署方式	私有化部署，数据安全	云端，依赖网络
成本	一次性GPU投入	按生成次数收费

我们主要服务于电商海报生成和游戏角色设计场景，对图像结构一致性要求极高，因此必须使用ControlNet进行精确控制。

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面试官追问：Stable Diffusion的基本原理是什么？你能讲讲它的架构吗？

我回答：

当然可以。Stable Diffusion是一种基于扩散机制的潜在空间生成模型，核心思想是“去噪”。

它的架构主要由三部分组成：

1. 变分自编码器（VAE）

• 编码器（Encoder）：将原始图像 $x$ 压缩到低维潜在空间 $z$，即 $z=E(x)$。
• 解码器（Decoder）：将潜在向量 $z$ 重建为图像 $\hat{x}=D(z)$。
• 作用：降低计算维度，使扩散过程在潜在空间进行，大幅提升效率。

2. U-Net（去噪网络）

• 核心是扩散过程（Diffusion Process）：
  • 前向过程：逐步向潜在向量 $z$ 添加高斯噪声，直到变为纯噪声。
  • 反向过程：训练U-Net预测每一步的噪声，逐步去噪，从噪声恢复 $z$。
• 条件控制：通过交叉注意力（Cross-Attention） 将文本编码（CLIP Text Encoder输出）作为条件输入U-Net，实现文本引导生成。

3. CLIP Text Encoder

• 将输入文本编码为向量，作为生成条件。
• 使用预训练的CLIP模型，确保文本-图像语义对齐。

生成流程：

1. 随机生成噪声潜在向量 $z_T$。
2. 结合文本编码，U-Net逐步去噪，得到 $z_0$。
3. VAE解码器将 $z_0$ 还原为图像 $x$。

整个过程可微分，支持端到端训练。

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面试官追问：ControlNet是如何实现图像结构控制的？它和Stable Diffusion怎么结合？

我回答：

ControlNet是Stable Diffusion的“条件控制器”，它通过引入额外的视觉条件（如边缘、深度、姿态）来约束生成过程。

核心思想：

• 复制并冻结Stable Diffusion的U-Net主干。
• 新增一个可训练的“副本”U-Net，接收额外条件（如Canny边缘图）。
• 两个U-Net的中间层特征进行逐层融合，让条件信息逐步影响生成。

技术实现：

import torch
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, UniPCMultistepScheduler
from PIL import Image

# 1. 加载ControlNet模型（以Canny为例）
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny")

# 2. 构建Pipeline
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    controlnet=controlnet,
    safety_checker=None,
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# 3. 准备条件图像（Canny边缘图）
canny_image = create_canny_edge(image)  # 自定义函数生成边缘图

# 4. 文生图（带条件控制）
prompt = "a cyberpunk city at night, neon lights, raining, detailed"
image = pipe(
    prompt=prompt,
    image=canny_image,           # 控制条件
    num_inference_steps=20,
    controlnet_conditioning_scale=1.0  # 控制强度
).images[0]

常用ControlNet类型：

类型	输入	应用场景
Canny	边缘图	建筑、产品设计
OpenPose	人体姿态骨架	角色生成
Depth	深度图	3D场景生成
Scribble	手绘草图	概念设计

通过ControlNet，用户可以“先画结构，再填风格”，实现精准创作。

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面试官追问：提示词（Prompt）对生成效果影响很大，你们是怎么做Prompt Engineering的？

我回答：

是的，Prompt是文生图的“控制信号”，我们采用系统化方法优化：

1. Prompt结构设计

我们采用“四段式”模板：

{画质与风格}，{主体描述}，{场景与细节}，{负面提示词}

示例：

best quality, 8k, masterpiece, 
a cute cat wearing a red hat, 
sitting on a wooden table, sunny day, flowers around, 
low quality, blurry, text, watermark

2. 关键词权重控制

使用 (word:1.5) 或 [word] 调整重要性：

• (red hat:1.8)：强调红色帽子
• [cat]：在特定步骤加强猫的生成

3. 动态Prompt生成

对于电商场景，我们构建了Prompt模板引擎：

def generate_prompt(product, style="realistic"):
    templates = {
        "realistic": f"product photography of {product}, studio lighting, 8k",
        "cartoon": f"a cartoon {product}, bright colors, children's book style"
    }
    return templates[style]

4. A/B测试

对同一草图生成多个Prompt版本，由设计师评分，迭代优化。

通过这些方法，我们将“符合预期”的生成比例从60%提升至88%。

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面试官追问：系统如何处理高分辨率图像生成？直接生成512x512太小了。

我回答：

这是个非常实际的问题。Stable Diffusion原生生成512x512图像，直接放大易失真。我们采用 “先结构控制，后高清修复” 的两阶段策略：

方案1：Hi-Res Fix（推荐）

image = pipe(
    prompt=prompt,
    image=canny_image,
    num_inference_steps=20,
    # 高清修复参数
    guidance_scale=7.5,
    high_res_fix=True,           # 启用高清修复
    denoising_strength=0.4,      # 保留原始结构
    width=1024, height=1024      # 目标分辨率
).images[0]

流程：

1. 先生成512x512图像。
2. 放大到目标尺寸。
3. 在低噪声水平下进行二次去噪，添加细节。

方案2：Tiled Diffusion（超大图）

将图像分块生成，再拼接，避免显存溢出。

方案3：后期超分（Super-Resolution）

使用 ESRGAN 或 SwinIR 对生成图像进行4倍超分。

我们优先使用Hi-Res Fix，因为它保持结构一致性，特别适合ControlNet控制的场景。

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面试官追问：如果用户想生成特定风格（如“迪士尼风格”），怎么实现？

我回答：

这是风格迁移与个性化生成问题，我们采用 LoRA微调 技术：

1. 数据准备

收集50~100张“迪士尼风格”角色图像。

2. 训练LoRA

使用 diffusers + peft 训练轻量适配器：

from peft import LoraConfig
# 在UNet的Attention层注入LoRA
lora_config = LoraConfig(r=8, target_modules=["to_q", "to_v"])

3. 推理时加载

pipe.load_lora_weights("path/to/disney-lora")
image = pipe(prompt="a princess, disney style", ...).images[0]

LoRA的优势：

• 仅训练0.1%参数，速度快。
• 多个风格可切换，不污染主模型。

我们已训练了“国潮”、“赛博朋克”、“水彩”等多个LoRA风格，供用户选择。

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总结：多模态文生图项目的技术全景

通过这场模拟面试，我们系统掌握了生成式AI的核心技术栈：

技术	作用	实习生价值
Stable Diffusion	基础生成能力	理解扩散模型原理
ControlNet	结构控制	掌握条件生成
Prompt Engineering	语义引导	提升生成质量
LoRA	风格定制	实现个性化
Hi-Res Fix	高清输出	满足生产需求

作为Python实习生，参与此类项目不仅能掌握前沿AI技术，更能培养多模态系统设计能力，为进入AIGC领域打下坚实基础。