基于SD模型的全景图生成产品系统

本项目面向虚拟现实（VR/AR）、数字文旅、智慧城市、沉浸式内容制作等行业场景，解决传统全景图生成依赖人工建模、成本高、周期长、真实感不足的问题。针对现有文生图模型在 360 度全景视角下易出现边界断裂、结构畸变和空间不一致的问题，构建基于扩散模型的几何感知生成框架，实现高质量沉浸式场景自动生成，为内容生产与数字化展示提供智能化解决方案。

系统支持基于自然语言描述自动生成高分辨率 360 度全景图像，具备完整的生成、优化与评估功能模块。主要包括文本解析与语义编码模块、扩散模型生成模块、几何一致性约束模块、边界连续性优化模块以及结果质量评估模块。平台支持多场景、多风格控制，可对生成结果进行精细化调节与参数配置，并提供可视化展示与对比分析功能，用于验证不同模型策略对生成质量的影响，满足科研与工程应用需求。

本人主要负责全景图生成模型设计与核心算法实现，包括扩散模型结构优化、几何约束机制设计以及强化学习微调流程构建。项目基于 PyTorch 框架开发，结合 Stable Diffusion 与自定义网络模块，实现 ERP 与立方体投影之间的一致性约束训练。通过引入边界损失函数与奖励建模机制，有效缓解拼接失真与视角断裂问题。同时完成数据预处理、实验对比分析与结果可视化工作，并搭建实验评测流程，为论文投稿与工程应用提供稳定支撑。