# 写生油画图组 · 多模态特征提取研究报告

**执行日期**：2026年3月4日  
**图组名称**：户外白裙写生少女（img_1 ~ img_9，共9张）  
**目标**：构建支持"无损还原与高自由度改写"的可逆特征空间

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## 步骤一：需求深度解构与权重分析

### 1.1 图组核心叙事

该图组围绕"户外写生少女"这一核心主题，通过9张图片从不同视角、景别、焦距展现同一场景：一名穿白裙的女性在户外草地上，以木质画架为支撑，手持调色板和画笔进行油画创作。

### 1.2 聚类权重分析

| 聚类主题 | 类型 | 权重 | 涉及图片 | 核心特征 |
|---------|------|------|---------|---------|
| 优雅的白裙写生少女 | **实质** | ★★★★★ (84.5) | 全部9张 | 人物外貌、服装、姿态 |
| 斑斓厚重的油画颜料 | **实质** | ★★★★☆ (78.5) | img_1,5,6 | Impasto调色板颜料质感 |
| 构建叙事的写生道具 | **实质** | ★★★★☆ (67.67) | img_3,4,7,8,9 | 画架、画布、玫瑰花 |
| 清新雅致的白绿配色 | **形式** | ★★★★☆ (74.0) | img_1,4,7,8,9 | 绿色背景+纯白服装对比 |
| 唯美梦幻的光影与景深 | **形式** | ★★★★☆ | img_2,3,5,7 | 逆光+浅景深Bokeh |
| 虚实呼应的画中画结构 | **形式** | ★★★☆☆ | img_1,2 | 画布内容与现实镜像 |
| 引导视线的构图技巧 | **形式** | ★★★☆☆ | img_4,6 | 过肩视角+视线引导 |

### 1.3 关键实质元素（按综合权重排序）

| 元素 | 权重 | 段落数 | 核心描述 |
|------|------|--------|---------|
| 女性 | 84.5 | 8 | 穿白裙的女性，背影/侧颜/手臂，含蹲坐姿态 |
| 绘画工具 | 78.5 | 15 | 调色板、画笔、颜料（手持动作） |
| 自然背景 | 74.0 | 8 | 草坪、树木、阳光，部分含远处建筑 |
| 画架与画布 | 67.67 | 8 | 木质三脚画架+画布（空白或创作中） |
| 画架与油画 | 60.97 | 4 | 画架上放置的油画作品（画中画） |
| 女性衣物 | 44.7 | 3 | 白色上衣/长裙 |

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## 步骤二：案例驱动的知识检索

### 2.1 检索策略

**当前日期**：2026年3月4日  
**检索范围**：近半年（2025年9月 ~ 2026年3月）  
**检索平台**：小红书（xhs）

**检索关键词组**：
1. `AI写生油画人物一致性特征提取 ControlNet`
2. `白裙写生少女AI还原 人物特征提取 多模态`
3. `nanobanana 人物一致性 参考图 特征提取`
4. `油画颜料调色板 Impasto质感 AI生成 特征提取`
5. `DWPose 人体姿态提取 ControlNet 2025`
6. `深度图 depth map 背景分割 AI图像还原 2025`

### 2.2 关键发现

**发现1：NanoBanana人物一致性最佳实践**（2025年5月，566赞）
- 来源：https://www.xiaohongshu.com/explore/695b3845000000001e001203
- 核心方法：上传锚点图 + 自然语言描述，提取视觉锚点（眼型、眼距、眉形、鼻子轮廓、唇形、脸型比例、下颌线条）
- 关键发现：每次发指令时都附带锚点图，或使用自定义Gem将锚点图放入"知识"库

**发现2：NanoBanana三视图+表情动作提示词**（2025年4月，945赞）
- 来源：https://www.xiaohongshu.com/explore/6922a344000000000d00d2d0
- 核心方法：上传参考照片，建立角色设计表（三视图+表情表+姿势表）

**发现3：ControlNet OpenPose精准姿势还原**（2025年6月，5赞）
- 来源：https://www.xiaohongshu.com/explore/695a8d99000000001e0108d7
- 核心方法：DWPose提取骨架关键点，作为ControlNet的姿态约束

**发现4：Impasto厚涂油画关键词**（2026年1月，8赞）
- 来源：https://www.xiaohongshu.com/explore/6970b814000000000a02cafb
- 核心方法：`Thick impasto brushwork` + `Heavy paint texture` + `--s 200 --style raw`

**发现5：Depth Anything深度图应用**（2025年4月，71赞）
- 来源：https://www.xiaohongshu.com/explore/67fe0ab9000000001c0127dd
- 核心方法：MiDaS深度图对人物与背景分离效果最好；Depth Anything对户外场景适应性强

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## 步骤三：多模态特征提取策略

### 3.1 特征维度决策矩阵

| 维度 | 模态 | 类型 | 工具 | 决策理由 |
|------|------|------|------|---------|
| **character_reference** | 图片 | 实质 | nanobanana | 人物面部/身体是最高权重实质，必须图片模态 |
| **pose_skeleton** | 图片 | 形式 | OpenPose | 各图姿态差异大（站立/跪坐/侧身/背对），需骨架控制 |
| **palette_texture** | 图片 | 实质 | 直接裁剪 | 调色板颜料质感是核心实质，文字无法描述Impasto肌理 |
| **painting_tools** | 图片 | 实质 | 直接裁剪 | 画架/画布/玫瑰花是叙事道具，需视觉参考 |
| **natural_background** | 图片 | 实质 | rembg | 自然背景是实质环境，需图片参考 |
| **depth_map** | 图片 | 形式 | Depth Anything V2 | 景深关系是形式亮点，需精确空间控制 |
| **color_palette_text** | 文字+图片 | 形式 | KMeans+HSV | 色彩配比可用专业文字精确描述，辅以可视化色条 |

### 3.2 排除的维度

- **segmentation_map（语义分割）**：深度图已能提供足够的空间层次控制，分割图与深度图功能重叠，遵循极简复用原则排除
- **人物整体特征文字描述**：已有图片参考，文字描述会导致信息冗余，且图片模态更精准

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## 步骤四：工具链评估与执行

### 4.1 工具选择评估

| 工具 | 版本/来源 | 评分 | 选用理由 |
|------|---------|------|---------|
| **Depth Anything V2** | HuggingFace (2024) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 最新SOTA单目深度估计，ViT-S架构，对户外场景泛化能力最强 |
| **NanoBanana (Gemini)** | 2025年最新 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 最智能的人物一致性生成工具，直接理解参考图 |
| **OpenPose** | controlnet_aux | ⭐⭐⭐⭐ | 成熟稳定，支持手部关键点，适合本场景 |
| **rembg (u2net)** | 最新版 | ⭐⭐⭐⭐ | 背景去除效果好，适合户外人物场景 |
| **KMeans+OpenCV** | sklearn | ⭐⭐⭐⭐ | 色彩聚类精准，HSV空间描述专业 |

**排除工具**：
- DWPose：本地环境缺少mmdet依赖，init_detector未定义，降级为OpenPose
- MiDaS：Depth Anything V2效果更优，优先选用

### 4.2 执行结果

| 维度 | 状态 | 文件数 | 备注 |
|------|------|--------|------|
| character_reference | ✅ 完成 | 3张PNG | img_7(侧脸)、img_6(背部)、img_1(全身) |
| pose_skeleton | ✅ 完成 | 6张PNG | img_9远景人物过小，骨架不可提取（正常） |
| palette_texture | ✅ 完成 | 2张PNG | img_5(调色板特写)、img_6(作画特写) |
| painting_tools | ✅ 完成 | 3张PNG | img_4(空白画布)、img_8(含玫瑰)、img_3(含油画) |
| natural_background | ✅ 完成 | 6张PNG | 原图+rembg去主体版本 |
| depth_map | ✅ 完成 | 9张PNG | 全部9张图，Depth Anything V2 |
| color_palette_text | ✅ 完成 | 9张PNG+1JSON | 色条可视化+专业色彩数据 |

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## 步骤五：一致性校验结果

### 5.1 姿态骨架校验

| 图片 | 非黑像素占比 | 状态 | 说明 |
|------|------------|------|------|
| img_1 | 1.8% | ✅ 有效 | 站立侧身，骨架清晰 |
| img_2 | 0.9% | ✅ 有效 | 站立背对，骨架可见 |
| img_3 | 1.2% | ✅ 有效 | 跪坐姿态，骨架正确 |
| img_4 | 1.7% | ✅ 有效 | 站立侧身，骨架清晰 |
| img_8 | 1.3% | ✅ 有效 | 站立侧身，骨架可见 |
| img_9 | 0.0% | ⚠️ 空骨架 | 远景图，人物过小，正常情况 |

### 5.2 深度图校验

| 图片 | 均值 | 标准差 | 状态 |
|------|------|--------|------|
| img_1 | 101 | 71 | ✅ 层次丰富 |
| img_2 | 98 | 81 | ✅ 层次丰富 |
| img_3 | 97 | 75 | ✅ 层次丰富 |
| img_4 | 87 | 63 | ✅ 层次丰富 |
| img_5 | 94 | 57 | ✅ 层次丰富 |
| img_6 | 129 | 75 | ✅ 层次丰富 |
| img_7 | 128 | 84 | ✅ 层次丰富 |
| img_8 | 66 | 51 | ✅ 层次丰富 |
| img_9 | 82 | 74 | ✅ 层次丰富 |

### 5.3 色彩数据校验（主色调提取）

| 图片 | 第1主色 | 第2主色 | 第3主色 | 色调特征 |
|------|--------|--------|--------|---------|
| img_1 | #212F20(20.6%) | #3E4E36(17.7%) | #587B41(17.1%) | 深绿主调，森系 |
| img_2 | #94B164(20.2%) | #EEF0EE(17.1%) | #CAD7D5(14.6%) | 中绿+白，清新 |
| img_3 | #85A455(18.0%) | #F4F6F3(16.2%) | #717C52(16.0%) | 绿+白，自然 |
| img_4 | #627141(23.1%) | #837F4E(17.3%) | #9E9264(13.5%) | 橄榄绿，大地色 |
| img_5 | #3D5C2B(26.1%) | #E8ECEF(22.9%) | #BBCBD1(16.6%) | 深绿+白，特写 |
| img_6 | #C5D3E0(16.0%) | #208794(14.0%) | #272922(13.6%) | 蓝绿+深色，特写 |
| img_7 | #466339(38.6%) | #1A1612(12.2%) | #ACBECD(12.1%) | 绿+深色+浅蓝 |
| img_8 | #2D3D28(23.6%) | #5C8757(20.3%) | #132015(19.9%) | 深绿，光线较暗 |
| img_9 | #F3F3F5(24.7%) | #7B9851(21.0%) | #9AA472(12.1%) | 白+绿，远景明亮 |

**图文一致性评估**：✅ 色彩数据与制作表描述高度吻合
- 制作表描述"绿色草地和树木的颜色鲜明" → 提取结果：绿色系占主导（30-60%）✓
- 制作表描述"人物白色服装" → 提取结果：白色系在各图均有显著占比 ✓
- 制作表描述"调色板上的颜料色彩突出" → img_5/img_6中可见多彩颜料 ✓

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## 步骤六：最终输出结果

### 6.1 特征文件组织结构

```
output/features/
├── character_reference/          # 人物参考图（实质）
│   ├── img_7_face_reference.png  # 侧脸特写（主锚点）
│   ├── img_6_back_reference.png  # 背部+耳饰特写
│   ├── img_1_full_reference.png  # 全身参考
│   └── mapping.json
│
├── pose_skeleton/                # 人体姿态骨架（形式）
│   ├── img_1_openpose.png        # 站立侧身背对
│   ├── img_2_openpose.png        # 站立正后方
│   ├── img_3_openpose.png        # 跪坐背对
│   ├── img_4_openpose.png        # 站立侧身面对
│   ├── img_8_openpose.png        # 站立侧身面对
│   ├── img_9_openpose.png        # 远景（空骨架，不可用）
│   └── mapping.json
│
├── palette_texture/              # 调色板颜料质感（实质）
│   ├── img_5_palette_closeup.png # 调色板特写（最清晰）
│   ├── img_6_palette_detail.png  # 作画特写（含调色板）
│   └── mapping.json
│
├── painting_tools/               # 绘画道具（实质）
│   ├── img_4_easel_blank_canvas.png  # 画架+空白画布
│   ├── img_8_easel_with_rose.png     # 画架+玫瑰花
│   ├── img_3_easel_painting.png      # 画架+油画作品
│   └── mapping.json
│
├── natural_background/           # 自然背景（实质）
│   ├── img_9_bg_reference.png    # 最完整背景（远景）
│   ├── img_9_fg_removed.png      # 去主体背景
│   ├── img_3_bg_reference.png    # 含建筑背景
│   ├── img_3_fg_removed.png      # 去主体背景
│   ├── img_1_bg_reference.png    # 标准自然背景
│   ├── img_1_fg_removed.png      # 去主体背景
│   └── mapping.json
│
├── depth_map/                    # 深度图（形式）
│   ├── img_1_depth.png ~ img_9_depth.png  # 全部9张
│   └── mapping.json
│
└── color_palette_text/           # 色彩调色板（形式）
    ├── all_images_color_palette.json  # 完整色彩数据
    ├── img_1_palette.png ~ img_9_palette.png  # 色条可视化
    └── mapping.json
```

### 6.2 维度-制作表对应关系总览

#### 实质维度

| 特征文件 | 对应图片 | 对应段落 | 特征描述 |
|---------|---------|---------|---------|
| character_reference/img_7_face_reference.png | img_7 | 段落7.1.1, 7.1.1.1-3 | 面部特征（侧脸、眼型、鼻梁、嘴唇、耳饰、发型） |
| character_reference/img_6_back_reference.png | img_6 | 段落6.1.1, 6.1.2, 6.1.3.1 | 背部特征（耳饰、发型、白色露背上衣） |
| character_reference/img_1_full_reference.png | img_1,2,4,8,9 | 段落1.1.1-3, 2.1.1-3, 4.1.1-3, 8.1.1-3, 9.1.1 | 全身形象（白裙、调色板、画笔、发型） |
| palette_texture/img_5_palette_closeup.png | img_5 | 段落5.1.3, 5.1.3.1 | 调色板颜料（Impasto厚涂质感，多色混合） |
| palette_texture/img_6_palette_detail.png | img_6 | 段落6.1.3.2-3, 6.2.1 | 作画动作（画笔+调色板+画布） |
| painting_tools/img_4_easel_blank_canvas.png | img_4,8 | 段落4.2, 4.2.1, 8.2, 8.2.1 | 画架+空白画布 |
| painting_tools/img_8_easel_with_rose.png | img_1,8 | 段落1.2.2, 8.2.2, 7.2 | 画架+白色玫瑰花 |
| painting_tools/img_3_easel_painting.png | img_1,2,3,6,9 | 段落1.2.1, 2.2.1, 3.2.1, 6.2.1, 9.2.1 | 画架+油画作品（画中画） |
| natural_background/img_9_bg_reference.png | img_9,3 | 段落9.3, 3.3 | 自然背景（树木+草地+建筑） |
| natural_background/img_1_bg_reference.png | img_1,2,4,8 | 段落1.3, 2.3, 4.3, 8.3 | 自然背景（树木+草地，无建筑） |

#### 形式维度

| 特征文件 | 对应图片 | 对应段落 | 特征描述 |
|---------|---------|---------|---------|
| pose_skeleton/img_1_openpose.png | img_1 | 段落1.1（拍摄角度、景别） | 站立侧身背对，右手持笔，左手持调色板 |
| pose_skeleton/img_2_openpose.png | img_2 | 段落2.1（拍摄角度） | 站立正后方，双手持工具 |
| pose_skeleton/img_3_openpose.png | img_3 | 段落3.1（人物姿态） | 跪坐背对，低姿态 |
| pose_skeleton/img_4_openpose.png | img_4 | 段落4.1（拍摄角度、构图） | 站立侧身面对，引导视线 |
| pose_skeleton/img_8_openpose.png | img_8 | 段落8.1（拍摄角度） | 站立侧身面对 |
| depth_map/img_X_depth.png | 各图 | 各图段落（清晰度、景深） | 空间层次（前景/中景/远景分离） |
| color_palette_text/all_images_color_palette.json | 全图 | 各图段落（色彩饱和度） | 主色调、色温、饱和度数据 |

### 6.3 沙盘推演评估

**问题**：如果把这个特征文件交给生成模型，它真的能还原出制作表里描述的那个实质亮点吗？

**评估结论**：

✅ **人物一致性（权重84.5）**：
- 提供了img_7侧脸参考图（最清晰面部特征）+ img_1全身参考图
- 使用NanoBanana时，上传锚点图 + 描述姿态，可精准还原人物外貌
- 评估：**可还原**

✅ **调色板颜料质感（权重78.5）**：
- 提供了img_5调色板特写（最清晰的Impasto质感）
- 生成时可作为参考图，配合关键词"thick impasto brushwork, heavy paint texture"
- 评估：**可还原**

✅ **绘画道具（权重67.67）**：
- 提供了画架+空白画布、画架+玫瑰花、画架+油画三种状态的参考图
- 评估：**可还原**

✅ **自然背景（权重74.0）**：
- 提供了远景背景参考图（img_9）和去主体背景图
- 评估：**可还原**

✅ **姿态控制（形式）**：
- 提供了5种不同姿态的OpenPose骨架图
- 可通过ControlNet精确控制各图姿态
- 评估：**可还原**

✅ **景深/空间层次（形式）**：
- 提供了全部9张图的Depth Anything V2深度图
- 可通过ControlNet Depth控制前后景关系
- 评估：**可还原**

⚠️ **画中画结构（形式）**：
- 提供了img_3_easel_painting.png作为参考
- 画布上的油画内容需要额外的文字描述配合
- 评估：**部分可还原**（需配合文字提示词）

⚠️ **逆光/散景效果（形式）**：
- 深度图提供了景深信息
- 逆光效果需通过文字提示词补充："warm backlight, rim light, bokeh background, shallow depth of field"
- 评估：**需文字补充**

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## 附录：专业色彩描述（生成模型友好格式）

### 全图组色彩公式

```
主色调：Natural Forest Green (HSV: H=80-110°, S=40-70%, V=30-60%)
辅色调：Pure White (HSV: S<10%, V>90%)
点缀色：Warm Skin Tone + Multicolor Oil Paint Pigments
色温：Neutral to slightly warm (5500-6500K)
饱和度：Medium-high (40-70%)
整体基调：Fresh, natural, healing forest aesthetic (清新森系治愈感)
```

### Impasto颜料专业描述

```
Thick impasto oil paint on wooden oval palette
Colors: Viridian green, Cobalt blue, Cadmium red, Titanium white, Yellow ochre, Burnt sienna
Texture: Heavy paint buildup, visible brushstroke ridges, 3D paint relief
Technique: Palette knife and brush mixed application
```

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## 工具链总结

| 工具 | 用途 | 版本 | 状态 |
|------|------|------|------|
| Depth Anything V2 Small | 深度图提取 | HuggingFace 2024 | ✅ 成功 |
| controlnet_aux OpenposeDetector | 姿态骨架提取 | lllyasviel/ControlNet | ✅ 成功 |
| rembg (u2net) | 背景去除 | 最新版 | ✅ 成功 |
| sklearn KMeans + OpenCV HSV | 色彩分析 | 标准库 | ✅ 成功 |
| NanoBanana (Gemini) | 人物一致性生成 | 2025最新 | 📋 推荐使用 |
| DWPose | 精确姿态提取 | controlnet_aux | ❌ 依赖缺失（降级为OpenPose） |

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*报告生成时间：2026年3月4日*  
*特征文件位置：output/features/*  
*总计特征文件：46个*
