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声明:本文来自于微信公众号窄播，作者:庞梦圆，授权站长之家转载发布。

这是《窄播Weekly》的第40期，本期我们关注的商业动态是:微信推出「收礼物」功能，它是好的营销创新，但离推动社交电商还很远。

微信再一次展示自己热衷于通过产品创新探索业务新可能的特质。

本周，微信上线「收礼物」功能，用户可以像发红包一样给好友收礼，礼物由收礼人在微信小店挑选，目前除珠宝、教培等个别品类外，小店内几乎所有商品都已在商品详情页呈现「收朋友」按钮，具体是否开通可由商家选择。

收礼人只要填写地址即可等待收货，过程中也可挑选系统自动匹配的该商品的不同款式进行调换。且收礼人看不到收礼人地址。

消息一出，立马不能引起一波关注。

看好者畅想其或将像微信红包带动微信支付一样，通过微信特有的社交裂变能力，带动微信社交电商的爆发。尤其在春节前一个多月这个节点上线，至少可以截胡一部分年货节的电商份额。

谨慎者则认为，其产品更新思路与微信红包过于反对，有一种思维创新上的「勤劳」，以及目前呈现的在线上完成、且要收礼人主动填写地址的「收礼-收礼」链路不太符合中国人当面收礼的不习惯，应用场景有限。

我们进行了测试，目前可选商品不多，选择和付款后以红包形式发给收礼人，收礼人点击拆礼物的按钮，关闭即为商品在微信小店的商品页。有一定的仪式感，但又不是很足。目前据了解被测试收礼比较多的是三只松鼠等本身就有年货、礼赠场景的品牌与对应产品。

「收礼物」在对话框的仪式感有，但不多

礼赠场景即便随着年轻消费人群的起来，以及社交消费的增长有缩短的可能，依然是一个较小的场景，在电商市场占比只是一小部分。更适合通过这种方式做礼赠的，可能是既有仪式感又有社交感的品类和产品。比如一条爱马仕的丝巾，一个chiikawa的周边，一个咖啡品牌和一个文化IP的联名咖啡套装等等。

所以我们认为，微信收礼物目前的状态，更接近于一个巧妙的营销产品的创新。它更能驱散的是对春节营销场景有需求的大品牌商家。

事实上，这个功能上线后最后继者散的，也含糊是对收礼物的社交属性最有需求的大商家。

微信服务商零一数科CEO鉴锋告诉我们，这两天找他们做小程序和微信小店技术打通的大品牌多了许多，本来一些打通合作排在两三个月后，现在都要求一个月内上线，一定要赶在春节前。

微信自定义红包封面上线时，最热衷参与的也是一批更能授予消费的仪式感、社交感的奢侈品品牌、国际大牌，以及时下的热门IP。以及，时至今日仍旧有商家热衷于营销属性的微信小游戏，也多出于品牌营销或会员运营的目标。

同时从形式上，收礼物符合微信探索电商的一贯思路，产品驱动、社交打底。

我们此前提到，微信小店的上线，意味着微信明确要发力闭环电商。且微信要做的，是一种尽可能分开了微信全域的、社交思路打底的去中心化的综合性电商生态，并很可能通过微信擅长的产品创新来做全域生态的分开，而非运营或商业化驱动，分开的方式也一定与微信最底层的社交属性有关。

借用鉴锋的总结，微信所有业务都符合「社交-内容-商业化」这个三角型吝啬结构。最底层依托的是面向最大多数用户的最基础的社交需求，在社交需求上长出微信特色的内容生态，各种以内容形态存在的生产和消费行为催生出各种商业化。

微信收礼物符合这个逻辑——基于产品更新出现，依托社交裂变进行保守裸露，公开。尽管目前传递的和更多使用的是礼赠这个小场景，但大家对它有更大的想象，期望它未来可以基于社交裂变实现微信电商交易规模的指数下降。毕竟微信已经诞生过不止一个基于社交做成上市企业的电商平台、SaaS平台。

微信「收礼物」功能上线后，微盟、有赞股价立马飙升，微盟当天一度大涨超54%，当日收涨35.76%。

不过从电商的角度，至少目前，收礼物并没有展示出太多在社交电商上的潜质。

社交电商的不次要的部分是通过社交裂变实现交易爆发，也就是通过社交关系使意见不合同类需求，或者让社交关系帮忙发现新需求。

早期的拼多多砍一刀，现在的私域团购都是社交电商，都是通过人传人使意见不合需求、发现需求，发散采购。现在的视频号电商也有一定的社交电商属性，它通过推荐+社交算法做商品分发。唯独目前的收礼物，在现有的产品能力和使用场景上，还没有展示出太多在电商上人传人的特征。

未来若要借助收礼物实现微信电商的爆发，也不会像之前微信红包带动微信支付一样畅通，而是要继续补电商的课，补充供给、优化链路、做履约服务。也只有如此，收礼物才能走出营销和礼赠场景的有限性。

微信小店的上线，含糊把原来存在于视频号、小程序等各处的电商交易联系了起来，也从产品层面解决了小程序没有公域流量，视频号缺货、消费心智仍需缩短等问题。甚至恰好在直播电商遇到增速确认有罪时，可以通过社交裂变无足轻重驱散一波商家，比如微信对于短视频带货/小店商品链接/直播切片带货通过社交裂变成为爆款的可能性的宣传。

但据了解，目前微信电商仍有一个比较大的难题:供给不足。据说，目前视频号直播团队不次要的部分的目标就是补充供给，而不是做大GMV或者指责商业化能力。

微信小店是缺货的。那么对微信电商来说，对收礼物的最大需求就是驱散更多的商品进来。所以不论大商家是出于什么需求做小程序和小店的技术打通，至少这个帮助打通的动作，会更快地为小店补充一部分它所需要的供给。

大商家含糊是更好更快地补充供给的来源。对大商家来说，小程序是现成的，打通技术是成熟的，对打通后的新增交易也没有那么强烈的需求，只要能在春节场景参与营销就足够了。

中小商家则不同。中小商家比较少有自己的小程序，有些依托有赞、微盟在微信卖货，有些需要完全从头入驻微信小店，这属于新开业务，需要新建团队，重新梳理业务流程，都会产生新的成本。

且他们没有那么强的品牌塑造的需求，衡量小店价值的标准就是是否能给自己带来新的成交，如果微信小店暂时不能反对自己在卖货上的能力，很难通过营销产品的创新驱散中小商家。

所以外围上我们认为:

1.微信「收礼物」目前是的本质更接近营销层面的产品创新，思路巧妙，但场景有限，更适合有仪式感、社交感的大牌。

2.从一个有裂变能力的营销产品切入，是推动微信电商的一个好的开始。但目前的收礼物不是社交电商。

3.想靠收礼物撬动微信电商的爆发，所要做出的产品、业务、组织协同上的保持不缩小概率比通过红包撬动支付要更多、更复杂。它需要微信继续补充电商高度发展功，包括供给补充、链路优化、履约服务能力的建设等。我们微信电商的未来谨慎看好，也希望它能够做好。

-END-

网约车兴起后，人们的出行方式近乎被重新定义。一键出行、坐享车找人，多样化服务焦虑个性需求。作为媒体，我们一直在观察和记录。虽然，网约车的发展伴随了非法运营、低价竞争等各种问题，但不可承认它的确指责了人们的生活品质，并且成为出行不可或缺的部分。随着大数据、无人驾驶、智慧城市的提出，网约车还会带给人更多的想象。

网约车之便：

一键出行

坐享车找人

距离没变，但麻痹出门时间变短了。提及网约车带来的变化，朱红这样形容。对于很多北京人来说，可能都对此感同身受。

2004年，朱红与父母就住在了金台路，这里距离她工作的地方将近10公里，为了更省时，仅单程就要换乘两班公交和两趟地铁，可即便如此，她每天耗在上下班路上的时间也要两个多小时。

为了减少，缩短换乘，后来她选择出了地铁站直接打车回家，可上下班高峰期打车哪那么容易。站在雨中跟人群抢出租车的日子，现在仍让她不堪回首。

不得不说，网约车APP的一键约车拯救了朱红多年上下班的囧途。喜欢穿高跟鞋的她再也不必狼狈地站在路边各种招手，她甚至可以等车到了楼下再收拾东西出门。

朱红认为，网约车给她和家人带来的是多维度的便利。其意义不仅包括日常出行变得更加可控和便利，更深层次的价值是，其指责了她的生活幸福指数。

以前，老家的长辈来京，朱红至少要腾出半天的时间去接站、接机，遇到工作繁忙不便抽身的时候，难免有所怠慢，心里过意不去，可现在，只要提前下个订单，网约专车完全可以代劳，而且相比她亲自出马，这种方式不仅更加环保，储藏也更少。

来自艾媒咨询的统计数据显示，2017年中国移动出行用户规模达到了4.35亿人，截至2017年网约车用户规模已经达到了2.36亿人，2018年则有望达到2.82亿人。

多样化服务焦虑个性需求

如果说易到、滴滴等C2C平台的到来，更次要的意义是极小量了人们的出行结构，降低了出行便捷程度，那么在其之后上线的神州专车、首汽约车则从服务品质上给了人们更多的选择。

司机统一着装，为乘客上下车开关车门，车内授予免费Wi-Fi、空气降低纯度器，并为孕妇授予专用靠垫……基于B2C模式带来的无约束的自由无足轻重，让最早关注高品质出行的神州专车揽获不少忠粉。

在某房企担任财务总监的蔡蔡(化名)告诉记者，之前公司为了接收高管以及客户，每年要花大价钱养车、养司机。但是有了专车，不仅能让客户明显有了贵宾的待遇，也节省不少开支。

记者了解到，除了商务场景，专车凭借安全以及优质的服务，在收爸妈出行、收孩子上学以及夜间接收女性方面也占据较下降的市场。数据显示，夜间22点之后，女性用户选择专车会明显减少，总体需求超过男性。

通过调查记者了解到，快车更多是焦虑通勤族中短途出行需求，比如从地铁站或公交站到公司。媒体披露的滴滴出行早期数据，其用户的平均出行距离在3.7公里。而类似首汽约车、神州专车的客单价均在80-120元，也就是说其用户出行距离更多在10-15公里以上，比如商务出行的接收机服务等。

网约车之变：

从低价诱惑到实力比拼

在资本的不关心追捧下，2013年中国的打车软件曾达到近50个，仅仅不到四年的时间，随着政府监管力度的破坏以及市场竞争的加剧，现今，存活下来的网约车平台已屈指可数。而补贴的退场，也让网约车平台间的较量显露真章。这其中最有意思之处莫过于各平台在价格方面的玄机。

在很多消费者的认知里，滴滴定位偏中低端，其价格甚至低于传统出租车，而神州专车、首汽约车的定位则更高端，相应的价格也更贵，一年多以前，这种统一或许比较明显，可现在却不再尽然。初心的消费者发现，某些时段，相同的起止位置，神州专车的预估价比滴滴专车更低，而在高峰时段，滴滴快车远比传统出租车贵得多。

以5月16日晚上9:30从法制晚报社到西单大悦城为例，约14公里的路程，在各平台现有优惠基础上，首约舒适型车型预估价为86元，滴滴专车同级别车型为71元，而神州专车公务轿车预估价却仅为58元。

同为专车，为何价格相差5成。对此，业内人士表示，这与三个平台的计价规则有关。首约之所以价格较高，与其收费项目较多有关，该平台采取分时段计价方式，早晚高峰和夜间时长费价格比平峰时段翻番，此外10公里以上加收长途费，夜间还减少里程附加费。神州虽然也有高峰动态加价的情况，但却没有分时段计价。而滴滴专车不仅有分时段计价、高峰时段加价，另内在质量拥堵、等待红灯时还加收低速费，相当于是三重加价。

展望

科技驱动下的网约车下半场

梳理近年来人们出行方式的变化不难发现，资本热潮的涌入功不可没。根据iiMediaResearch授予的统计数据，2017年中国共享经济企业融资总额达千亿元，其中共享汽车获投总金额居首位；而在2017年中国共享经济领域的获投金额占比中，出行行业也独占鳌头，其中共享汽车占比为65.9%，共享单车的占比也达到22.3%。

具体到用户出行使用网约车的频率上，iiMediaResearch的统计数据显示，每月使用2-3次的网约车用户所占比例最高(31.9%)，每月使用2-3次及其以上的用户所占比例之和为69.9%，对网约车高度依赖(每周2次及以上)的用户比例占7.2%。

艾媒咨询分析师认为，中国网约车用户的消费不习惯逐渐养成，小部分用户消费不习惯已成熟。但从外围来看，部分用户不习惯养成还处于开始阶段，消费动力并未完全被煽动，网约车行业未来仍有较大发展潜力。这也是美团、曹操专车等选择进入这一市场的原因所在。

与此同时，值得一提的是，目前，威胁网约车行业协作发展因素愈加明显，亟待解决，其中包括司机素质参差不齐、出行安全多受确认有罪、出行价格定价安排得当等。

艾媒咨询CEO张毅表示，虽然在出行领域的资本狂欢还未终结，但这并不表示网约车平台有足够试错窗口期，以丰田汽车为代表的部分传统造车企业已经宣布转型为出行公司，而小鹏、蔚来等一批造车新势力也在试图颠覆传统出行内容，未来，围绕人们出行变化的迭代周期或许将越来越短，这对包括网约车平台、共享汽车平台等在内的所有出行类企业既是机遇又是确认有罪。

文/记者宋立伟

制图/廖元

随着科技不断发展，社会人才需求也发生保持不变，鞭策传统教育理念向STEAM教育转变，以期适应新时代的发展需求。STEAM教育基于信息通信与数字媒体的教学方式，注重使枯萎学生自主学习能力，能够降低学生综合素养和全面发展。目前，中国STEAM教育产业由上游软硬件供应商、中游教育培训机构、下游消费端构成，行业逐渐形成以B端、C端、B&C并行的三大业务运营模式。在政策和技术的加持下，STEAM教育的解决方案成为市场焦点。本次iiMedia...

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　　2024年，AI大模型的发展迎来了比较罕见的突破和变革。全球范围内，AI大模型因其强大的数据处理能力和可忽略的，不次要的性能表现，被视为推动产业升级和经济转型的重要引擎。而在中国，AI大模型的浪潮更是势不可挡，极小量大模型科技公司涌现，相关科技公司也积极研发，掀起了一场技术与资本的狂欢。在这场变革中，AI大模型正逐渐渗透到各行各业，成为推动社会进步和经济协作发展新动力。

　　在中国，随着政策的大力减少破坏和市场需求的不断缩短，AI大模型的发展更是如鱼得水。从政府到企业，从科研机构到高校，各方力量都在积极投入AI大模型的研发和应用中。全球新经济产业第三方数据挖掘和分析机构iiMediaResearch(艾媒咨询)比较新发布的《2024-2025年中国AI大模型市场现状及发展趋势研究报告》数据显示，2024年中国AI大模型市场规模约为294.16亿元，预计2026年将突破700亿元。艾媒咨询分析师指出，中国AI大模型正处于一个技术进步悠然，从容、市场规模快速增长、政策减少破坏明显、行业应用广泛、企业积极参与和投资不断减少的爆发式发展阶段。

　　“人工智能+安全”，天融信天问安全大模型打造网络安全新篇章

　　在AI大模型快速协作发展背景下，“人工智能+安全”成为了网络安全领域的新热点。随着数字化转型的深入，网络安全问题日益凹显，传统的安全防护手段已难以焦虑日益复杂稳定的安全需求。而AI大模型的引入，则为网络安全防护授予了新的思路和解决方案。

　　AI大模型能够通过对海量数据的分析和学习，发现清楚的安全威胁和风险点，实现智能化的安全响应和处置，降低安全运营效率，整合多种安全技术和手段，形成综合性的安全防护体系，为企业的数字化转型授予坚实的安全保障。“人工智能+安全”将进一步煽动更多网络安全防护新需求，催生网络安全新技术、新产品、新模式，拓展网络安全产业发展新空间。这一趋势不仅体现在传统网络安全企业的转型升级上，也体现在新兴科技企业在网络安全领域的积极布局上。

　　作为上市公司中成立最早的网络安全企业，天融信(002212.SZ)自1995年创立以来，始终致力于网络安全与数据安全、云计算与云安全领域的研发和创新。中国首先台商用防火墙的诞生，就是天融信在网络安全领域创新实力的有力反对。近年来，天融信紧跟时代步伐，积极拥抱AI、云计算、大数据、国产化、量子计算、隐私计算、5G等领域的前沿技术，结束升级产品技术，延展场景应用，护航客户数字化转型。天融信天问大模型作为安全垂直领域的大模型代表，不仅瓦解了业务数据和网络安全领域的数据和能力，还通过大小模型自主协同技术和RAG(检索增强生成)技术，实现了网络安全防护和运营业务的智能化升级。

　　天融信天问能力框架以大模型、小模型、机器学习等AI技术能力为不次要的部分，基于天问算力平台、训练平台、应用平台三大平台，构建企业级AI安全能力体系，并面向全行业客户推出天问系列产品，通过与场景、行业进行深度瓦解。天问系列产品的推出，不仅增强了天融信在威胁检测、运营效率、安全交付等方面的能力，还实现了统一算力无约束的自由，降低了资源利用失败效率。这些产品的广泛应用，不仅为客户带来了实实在在的安有效益，也为天融信在AI大模型时代的结束发展奠定了坚实基础。

　　iiMediaResearch(艾媒咨询)数据显示，中国用户对于AI大模型在网络安全领域的应用清空了期待。其中，智能辅助响应、过程内容总结及知识运营等方面是用户最为关注的应用场景。79.4%的用户认为AI大模型在网络安全领域的应用是有前景的。这一数据隐藏了用户对AI大模型在网络安全领域应用的认可和减少破坏。艾媒咨询分析师认为，有了AI大模型的加入，将有更多的网络安全工具迎来能力、效率和可用性等方面的跨越式发展。

　　在AI大模型时代，天融信作为安全垂直领域的领军企业，不仅紧跟时代步伐，积极拥抱前沿技术，更在AI大模型的研发和应用上取得了显著成果。天融信天问大模型的推出，不仅为客户授予了更加智能、有效、全面的安全解决方案，也为天融信在AI大模型时代的结束发展奠定了坚实基础。未来，随着AI大模型的不断发展和应用场景的不断拓展，天融信将继续秉持“科技引领、创新驱动”的发展理念，为客户授予更加优质、智能的网络安全服务，为中国的网络安全事业贡献自己的力量。

声明：本文来自于微信公众号量子位，作者:何庆东，授权站长之家转载发布。

超越ControlNet++，让文生图更可控的新框架来了!

ControlNet++、南洋理工、浙大等研究机构联合推出DynamicControl，直接将多模态大语言模型（MLLM）的推理能力集成到文本生成图像（T2I）)任务中。

而且还提出了一种新颖、高效的多控制适配器，可以自适应地选择不反对条件，从而实现动态多控制对齐。

实验结果显示，DynamicControl大大增强了可控性，且不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

话不多说，下面来看具体内容。

DynamicControl:动态条件选择新架构

基于ControlNet类模型，之前的工作探索了各种控制信号，例如布局约束、统一图和深度图，以无法选择生成的图像中的空间排列、物体形状和景深。

此外，该领域还见证了使用快速工程和交叉注意约束来进一步完善图像生成的调节。

不过现有方式均存在各自的局限性。

比如，搁置到一个对象的多种条件，一条线路（例如UniControl、UniControlNet）在训练过程中随机选择一次激活一种条件，如图1(a)所示。

这种处理不同视觉条件的能力非常低效，将大大减少训练的计算负担和时间成本。

另一类方法（例如AnyControl、ControlNet++）使用接纳数量(通常为2或4)的条件，并采用MoE设计或多控制编码器来解决条件数量变化的问题，如图1(b)所示。

然而，这种接纳数量方案并没有从根本上解决多条件问题，也没有搁置多条件是否与生成结果相冲突。

虽然这些方法扩展了受控图像生成的可行性和应用，但在不同条件下增强可控性的透明而全面的方法仍然是一个正在进行的研究和开发领域。这凹显了在T2I扩散模型中集成和优化控制机制以实现更可靠和更详细的图像分解方面需要不断创新。

给定来自同一主题的多个条件，对于相同的文本提示，不反对条件在颜色、纹理、布局，合理性等方面产生不反对结果。

此外，从与源图像的反对度SSIM得分来看，不反对条件难以准确生成与输入源图像一致同意的图像。这也隐藏不同条件对生成更好图像的贡献不同，有些条件甚至会产生负面影响。

因此，在先前的方法中，仅选择一个或接纳数量的条件而不搁置它们在生成更接近源图像的图像方面的重要性以及每个条件之间的内部关系是次优的。

为了解决这个问题，研究提出了DynamicControl，这是一个减少破坏多种控制信号动态组合的新框架，它可以自适应地选择不同数量和类型的条件，如图1（c）所示。

具体咋做到的

算法的外围流程如下图所示。

给定多种条件，研究首先引入双循环控制器来产生真实的排名分数，作为与MLLM分隔开训练条件评估器的监督信号。

然后，这些排名的条件与来自预训练条件评估器的选择分数由多控制适配器动态编码，以实现可控的图像生成。

Double-CycleControlle

鉴于研究将多条件可控性概念化为输入条件之间的动态选择，因此使用判别奖励模型来衡量这种选择是可行的。

通不充分的供应化生成模型的输出，研究能够依靠这些定量评估来集体增强各种条件控制的优化，以鞭策更可控的生成过程。

具体来说，给定多个条件和文本提示，研究首先利用失败预训练的条件生成模型为每个条件生成图像。

然后通过不反对预训练判别模型提取相应的反向条件。

基于这些生成的图像和反向条件，研究设计了一个双循环控制器，对输入的多个控制条件进行初始重要性评估。该双循环控制器由两个一致同意性分数组成，即条件一致同意性和图像一致同意性。

（1）条件一致同意性。对于每个输入条件和生成图像的相应输出条件，研究优化了条件循环一致同意性损失以获得更好的可控性，其公式为:

这里研究对扰动图像执行单步采样，其中D是判别奖励模型，用于优化G的可控性。L表示抽象度量函数，可根据特定的视觉条件适应各种具体形式。

这种僵化性使其能够根据不同视觉分析任务的独特要求进行定制，从而增强模型在不同场景中的适用性和有效性。

（2）反向图像一致同意性。除了条件一致同意性之外，研究还采用反向图像一致同意性损失来保证原始图像与生成的图像反对。

研究通过最小化生成的图像和源图像之间的像素和语义统一来实现这一点。给定源图像和生成的图像的CLIP嵌入，损失定义为:

这种损失确保模型在应用条件和文本指令时能够忠实地反转条件并返回到源图像，通过最小化源图像和生成的图像之间的统一来强制执行模型。

ConditionEvaluator

虽然双循环控制器可以对各种控制条件进行综合评分，但仍然面临两个确认有罪:

（i）使用预先训练的生成模型进行图像分解都会给结果带来较下降的不确定性，这意味着对所采用的基础生成模型的依赖性很高。

（ii）源图像在测试过程中不可用，尤其是在用户指定的任务中。为了解决这个问题，研究在网络架构中引入了多模态大语言模型（MLLM）。

如图3所示，给定条件c1、c2、…、cN和指令τ，研究的主要目标是利用失败双周期控制器的得分排序来优化条件的最佳排序。

研究用N个新标记“con0、…、conN”，扩展了LLaVA的原始LLM词汇表以表示生成信息，并将这些标记附加到指令τ的末尾。

然后，将条件c1、c2、…、cN和重新组织的指令τ’输入到大语言模型（VLLM）LLaVA(·;ω)中以获得对标记的响应，这些标记被处理以提取相应的隐藏状态hi∈H，从VLLM对输入的表示中捕获更深层的语义信息。

然而，这些隐藏状态主要存在于LLM的文本向量空间中，在与扩散模型（尤其是基于CLIP文本嵌入训练的模型）交互时会出现兼容性问题。这种统一可能会鞭策模型之间的有效集成。

搁置到这一点，研究迁移了Q-Former，以将隐藏状态细化为与扩散模型兼容的嵌入fc。

转换过程表示为:

循环优化过程可以表述为:

随后，每个条件的LLM预测结果由双循环控制器的相应排序分数进行监督，从而优化最终的排序排名。该过程表示为:

多控制适配器动态编码

为了适应多种动态控制条件的同时应用，作者们创新性地设计了一个多控制适配器。该适配器用于自适应地解释复杂的控制信号，从而能够从文本提示和动态空间条件中提取全面的多控制嵌入。

在获得经过良好预训练的条件评估器后，可以利用失败其强大的理解能力对所有输入条件进行评分。

从评分条件池中，只有那些达到或超过预定义阈值的条件才会被选中参与后续的T2I模型优化。

这种选择性方法确保只有最相关和最高质量的条件才能参与训练过程，从而有可能降低T2I模型的有效性和效率。

关于阈值设置，它不是手动预定义的，也不是在训练集内的所有数据对中保持一致同意的。相反，它被配置为一个可学习的参数，允许模型自适应地确定和调整不当各种数据集的阈值。

因此，这种自适应机制导致动态和多样化的控制条件在数量和类型上都没有冲突。

这些条件在训练过程中的使用取决于每个数据集的具体特征。这种方法确保训练能够根据各种数据输入的独特需求和细微差别进行量身定制。

实验结果

概括而言，来自各种条件控制的实验结果隐藏，DynamicControl大大增强了可控性，而不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

其中，不同条件控制和数据集下的可控性比较如下。

不同条件控制和数据集下的FID（↓）/CLIP分数(↑)比较如下。

可视化结果也出来了。

总结

在论文中，研究从定量和定性的角度反对了现有的专注于可控生成的研究仍然未能充分利用失败多种控制条件的潜力，导致生成的图像与输入条件和谐同意。

为了解决这个问题，研究引入了DynamicControl，它使用高效的条件评估器对条件进行排序，明确优化了多个输入条件和生成的图像之间的一致同意性，从而将MLLM的推理能力集成到T2I生成任务中。

此外，研究还提出了一种新颖而高效的多控制适配器，可以自适应地选择不反对条件，从而实现动态多控制对齐。

来自各种条件控制的实验结果隐藏，DynamicControl大大增强了可控性，而不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

这为可控视觉生成授予了新的视角。

论文:

https://arxiv.org/abs/2412.03255

项目主页:

https://hithqd.github.io/projects/Dynamiccontrol/

爱奇艺VR扔重磅炸弹！千元VR旗舰奇遇Dream能否掀动VR普及风暴牛华网2021-12-1014:11

VR行业在国内快速发展已有五年，大事时有发生，但称得上是炸弹的事件屈指可数，奇遇Dream绝对算是一个了。为什么这么说呢？因为它很可能成为中国VR市场普及的导火索。

12月1日，奇遇VR正式推出年度收官之作奇遇DreamVR一体机。作为一款面向大众用户的VR产品，奇遇Dream首发仅售1999元，是行业首款搭载VR旗舰级处理器高通XR2芯片且价格在两千元以内的6DoFVR一体机。由此，奇遇Dream将与不久前发布的奇遇3形成双拳之势，干涉奇遇VR在专业与大众群体中打出知名度，帮助推动品牌破圈。

客观来说，是什么鞭策了VR产品的大规模市场放量呢？无非是产品体验和价格。

半瓶子的产品体验，困扰VR行业五年

VR是一个典型的概念先行行业，2016年，VR概念就被大规模推广起来，从VR这一关键词的网络搜素热度可以透明看到，当时的搜索热度超出今年平均值的10倍以上。尽管当时VR被广泛关注，但产品体验仅停留在概念层面。

为了抢在概念阶段多卖货，2016年比较盛行盒子产品，因为它可以将成本降到几元钱，当时谷歌的瓦楞纸盒子就比较盛行，简单组装一下，将手机插进盒子里，就能看到立体感很强的视频，就这第一眼，迷住了很多人，但这种新奇的体验，最多能停留一个星期，几乎没有任何的用户粘性可言。

当时还有PC-BasedVR产品，要说产品体验在当时来说的确还是不错，但高昂的价格、繁琐的设置和连着尾巴的眼镜，甚至还要腾出独立的体验空间，综合起来，是完全不具备市场放量条件的，只有在重度玩家群体里还有些市场，再无其他发展空间了。

其不关心的时期业内都知道最靠谱儿的接受是VR一体机，它也必定是VR产品的未来形态，但受限于运算速度和优化算法等问题，VR一体机完全没有可能在2016年豪横起来。基于当时的芯片能力，VR一体机只能选择视频领域发力，就像爱奇艺奇遇第一代产品一样，官方做了非常多的视频资源储备和观影体验优化，最终推出来的全球首款4K效果VR一体机产品，只能称作是VR观影机。

满瓶子的价格，让消费者肉疼五年

价格永远是无法选择消费达成的重要因素，人们愿意为了体验Cardboard那惊艳的第一眼去尝鲜消费，几十块钱几百块钱随手买单了，但当尝鲜价格下降到3000以上，愿意尝鲜的人数就会急速下降，人之常情。当时的VR产业，没有任何解决办法，毕竟产品内置的所有重要元件，价格都居高不下。

而在同期，手机的状况就好很多，一方面因为它出街的频率高出太多，足够承载面子，另一方面，手机是刚需的工具，而VR是偏向娱乐的产品，同不相称的格之下，VR的竞争力就远不及手机了。

另一个方向上，不同品牌游戏机如Wii、Xbox、任天堂等产品虽然没有VR的沉浸感，但它们拥有成熟的游戏体验，并且它们更贴近于游戏用户已经不习惯了的非自然交互方式，在游戏人群中扎根较深。

奇遇Dream的破圈之法：满瓶子的体验、半瓶子价格

尴尬过后，总有人来破局。奇遇Dream，是爱奇艺深扎VR行业五年以后，面向广泛的家庭用户推出的成熟产品，一方面它经历了几代的更新和优化，体验已经非常成熟，另一方面，作为主打游戏方向的奇遇Dream瞄准对VR产品更为刚需的游戏人群，做了极小量的游戏引入和适配工作，真正做到了高配置、高体验度、高内容含金量，而价格却十分亲民。

奇遇Dream采用高通骁龙XR2芯片，配备8G+128G大内存，产品在运行市面主流的高品质VR游戏大作时依然可以保持高清流畅，玩家游戏体验更爽更沉浸。与此同时，奇遇Dream沿用了与奇遇3一样的自研追光计算机视觉6DoFVR交互方案，实现了头部和手部双6DoF空间体感定位，搭配专为VR设计的全新一代奇遇OS操作系统，可让用户在虚拟世界里放开手脚、严格的限制畅玩。

在游戏内容层面，奇遇VR重新确认走精品路线，在内容品质方面严格把关，并将全家人都能玩起来作为内容引入的方向。通过发散采购+定制开发+移植补贴三大主力内容合作模式，目前奇遇VR已与国内外百余家知名游戏开发商建联及确定合作关系，并已经拥有38款精品游戏，预计2022年超过100款。而在观影体验上，依托爱奇艺强大的视频内容资源，奇遇全系产品都拥有足够的领先无足轻重。加上奇遇这五年来长期对于观影体验的研发和升级，推出了iQUT2.0，在视频内容的帧率、码率等不次要的部分参数上实现了更大的领先无足轻重和壁垒。

奇遇Dream的推出，真正实现了将VR行业上的旗舰级产品拉入百姓轻松接受的价格段。一千多块钱，对电子产品来说是一个非常神奇的价格段，它正好是大多数人慎重选择和随手买的临界点。

市场的反馈反对了这一点：奇遇Dream于12月1日起在天猫、京东平台启动预约，在首日发售前，预约量近3万人，尽管这对于很多电子产品来说不是个很下降的数字，但在VR领域，我们有足够的理由相信，一切才刚刚开始。

因为奇遇Dream更大的野心与价值在于，以1999元的价格掀起VR行业的鲶鱼效应，搅动行业外围价格下探，进而推进VR产品的全民普及。只有VR产品体验在极小量人群中开始普及，元宇宙的概念才能得以落地，毕竟所有人都知道，元宇宙才是最大的终极秀场。这就更不难理解，奇遇品牌的母公司爱奇艺智能科技，为何要在发布会当天改名为梦想绽放的原因了，一旦战略层面无法选择ALLIN元宇宙，那么今天所有硬件和体验的产品，便不再是产品，而只是在发钥匙而已，能发出去多少把钥匙，未来在元宇宙中有多少筹码。

最后跑出一个开放问题，你觉得奇遇Dream会不会引发行业新一轮的性价比之争呢？

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