水稻图像精准控制生成平台

项目采用先进的深度学习架构，在传统ControlNet基础上创新性地集成了Swin Transformer模块，形成双流空间变换器架构。核心模型基于Stable Diffusion 2.1构建，通过添加Swin Transformer Block增强空间特征提取能力，显著提升了图像生成的精细度和可控性。系统使用CVRP（水稻）数据集进行专项训练，能够精准理解水稻的形态特征和生长规律。

技术实现方面，项目采用DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）采样算法进行图像生成，支持20-100步可配置采样步数。条件控制机制通过双通道实现：空间控制通道接收用户上传的红色掩码图像（红色区域255,0,0表示生成区域，黑色区域0,0,0表示保持不变），文本控制通道接收提示词（默认为”rice”）引导生成内容。模型支持位置控制强度（0.0-2.0）和文本引导强度（0.1-30.0）的独立调节，用户可根据需求灵活控制生成效果。系统还支持批量生成（1-12张图像）、随机种子设置、猜测模式等高级功能。

系统架构采用模块化设计，核心模块包括：模型加载模块（支持.ckpt和.safetensors格式）、图像预处理模块（resize_image、HWC3格式转换）、控制条件构建模块、DDIM采样器模块、图像解码模块等。前端使用Gradio框架构建交互式Web界面，提供图像上传、参数调节、结果展示等完整功能，支持0.0.0.0监听地址便于远程访问。系统还集成了内存优化选项（save_memory），可在低显存环境下通过低VRAM模式运行。

应用场景涵盖农业科研、精准农业、作物生长模拟、农业教育等多个领域。系统可生成不同生长阶段、不同品种、不同环境条件下的水稻图像，为农业研究提供丰富的数据支持。项目开源完整代码和训练好的模型权重，提供详细的用户手册，支持二次开发和定制化应用。