controlnet 语义分割

### ControlNet在语义分割任务中的应用

ControlNet作为一种增强型神经网络组件，能够显著提升图像生成模型如Stable Diffusion的表现力，在特定条件下的指导能力尤为突出。对于语义分割任务而言，ControlNet通过引入额外的引导信息来约束生成过程，使得输出更加贴合预期目标。

#### 架构设计与工作原理

ControlNet的设计理念在于构建一个可微分的控制器，该控制器接收输入图像及其对应的提示（prompt），并据此调整基础扩散模型的行为模式[^1]。具体来说：

- **多尺度特征融合**：为了更好地捕捉不同层次的空间关系，ControlNet采用了跨层连接机制，允许低级视觉线索向高级抽象表示传递有效信号。

- **自适应门控单元**：这一特性赋予了模型灵活调节各部分权重的能力，从而根据不同场景动态平衡局部细节与整体布局的重要性。

import torch.nn as nn

class AdaptiveGatingUnit(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super().__init__()
        self.gate_conv = nn.Conv2d(channels * 2, channels, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x, skip_connection):
        combined_features = torch.cat([x, skip_connection], dim=1)
        gate_weights = torch.sigmoid(self.gate_conv(combined_features))
        gated_output = (gate_weights * x) + ((1 - gate_weights) * skip_connection)
        return gated_output

#### 实现方法

当应用于语义分割时，ControlNet通常会先利用预训练好的检测器提取出待处理区域的关键属性标签图作为辅助输入。这些标签不仅限于简单的类别标注，还可以扩展至边缘轮廓、纹理方向等多种形式的信息源[^3]。随后，经过编码转换后的特征映射会被注入到标准U-Net结构之中参与后续迭代更新操作。

from transformers import AutoImageProcessor, OneFormerForUniversalSegmentation

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("shi-labs/oneformer_ade20k_swin_tiny")
model = OneFormerForUniversalSegmentation.from_pretrained("shi-labs/oneformer_ade20k_swin_tiny")

def preprocess_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    inputs = processor(images=image, task_inputs=["semantic"], return_tensors="pt")
    return inputs
    
inputs = preprocess_image("path_to_your_image.jpg")    
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.predictions['semantic'].argmax(dim=1)[0].cpu().numpy()