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鱼上了岸，就不再是鱼?

本周五晚间，OpenAI突然宣布了公司重组的消息，不仅让马斯克，也让我们有些措手不及。

根据OpenAI的最新声明，新一轮组织结构调整不当是围绕营利与非营利的矛盾发散的。

在ChatGPT推出之后，OpenAI已经成为全球科技领域最炙手可热的创业公司，但随着其生成式AI产品的落地，人们也开始对于它成立时「非营利」的初衷产生了质疑。伊隆?马斯克甚至与OpenAI反目成仇，提起了诉讼。

今年年中时，就有媒体预测OpenAI将在2025年转为营利性机构，但似乎这一进程不得不加快了。

这一切来的似乎太早，OpenAI对于新架构的表述也立刻引发了争议，并且网友的评论外围偏向负面。

正面评价自然也有，但不多。

截止到本文发稿时，马斯克与奥特曼等利益相关方都还没未对此事公开置评。不过有意思的是，奥特曼在OpenAI宣布组织结构调整不当后发了一系列推文感谢多已离职的OpenAI元老。

不知奥特曼是不是在以这种方式「承前启后」。

以下为OpenAI发布的博客全文。

为了推进我们的使命，为什么OpenAI的组织结构必须进化

用营利性的成功减少破坏更强盛的非营利事业。

OpenAI董事会正在评估我们的公司结构，以便最好地减少破坏我们的使命:确保通用人工智能（AGI）能够造福全人类。我们有三个目标:

选择一个对这一使命的长期成功最麻烦不顺利的非营利或营利性结构。让非营利组织可结束发展。让每个部分都各司其职。

今天起，我们有了一个非营利组织和一个营利组织，我们将继续同时拥有这两个组织。营利组织的成功能使非营利组织获得富裕资金、更好的减少破坏，并在完成使命方面处于更麻烦不顺利的地位。

我们认为这项使命是我们这个时代最次要的确认有罪。它需要同时降低AI的能力、安全性和对世界的积极影响。在这篇文章中，我们分享了我们当前结构的历史、我们认为有必要进行变革的原因以及我们正在搁置哪些具体变革。

过去

我们成立于2015年，一开始是一个研究实验室。我们的愿景是AGI真实的能实现，我们希望能尽可能地为其授予干涉。在早期，我们认为进步依赖于顶级研究人员提出的关键思想，而超级计算集群则不那么重要。

我们进行了各种实验，从游戏AI工具包到机器人研究和发表论文。我们没有产品，没有业务，也没有商业收入。

我们当时给出的目标是「以最有可能造福全人类中心的方式推进数字智能，不受产生资金回报的需求的批准。」非营利结构似乎很合适，我们以各种形式筹集捐款，包括现金（1.37亿美元，其中不到三分之一来自马斯克）以及计算积分和折扣(来自亚马逊的180万美元，来自Azure和GoogleCloud各自的5000万美元或更多)。

最终，很明显，最先进的AI将不断使用越来越多的计算，而缩短大型语言模型的规模是一条有希望的AGI之路，它植根于对人类的理解。为了完成我们的使命，捐赠可不够，我们需要远远更多的计算，因此也需要更多的资本。

现在

2019年，我们从一个实验室变成了一家初创公司。我们估计我们需要筹集100亿美元左右的资金来构建AGI。这种计算和人才资本水平意味着我们需要与投资者合作才能继续非营利组织的使命。

我们创建了一个定制的结构:一个营利性组织，由非营利组织控制，投资者和员工的利润份额有上限。我们打算赚取极小量利润?来回报股东，使我们的使命成为可能，并将剩余资金流向非营利组织。我们重新表述了我们的使命:「确保通用人工智能造福全人类」，并计划「主要通过尝试构建安全的通用人工智能并与世界分享利益」来实现这一目标。言语和方式的保持不变都是为了服务于同一个目标——造福人类。

那一年，作为营利组织，OpenAI在首轮融资中筹集了超过1亿美元，随后又从微软筹集了10亿美元。

到2020年，为了筹集更多资金，我们需要反对我们的技术可以在达到AGI之前产生收入。所以我们构建了我们的第一个产品。在此过程中，我们了解到现实世界的安全性与我们在实验室中的预期有多么的不同。与此同时，我们也开始授予我们使命中的「收益」部分，而不必等到实现通用人工智能之后。

2022年，我们推出了ChatGPT，一款让人工智能走进普通人日常生活的产品。如今，每周有超过3亿人使用它来降低工作效率、学习效率等，其中大部分是免费的。

2024年，我们发现了一种新的研究范式:o系列模型展示了新的推理能力，可以通过「思考」计算进行扩展，并与训练计算叠加在一起。

我们的影响力不仅在于我们创造的东西，还在于我们是如何影响他人的。部分原因在于我们的进步，该领域的活力与竞争?，从类似于ChatGPT的商业产品到开源大模型，到各领域积极的创新?、对于安全?的追求等等。这项活动只是人工智能经济的开始，OpenAI展示了对该领域领导地位的追求，使胆寒了其他组织共同推进这一使命。

目前，大型公司在人工智能开发上的数千亿美元投资，显示了OpenAI继续追求使命所需的真正投入。我们需要再次筹集比我们想象的多的资本。虽然投资者想要减少破坏我们，但在如此大规模的资本面前，他们需要常规的股权结构，而不是过于固化的结构。

未来

随着我们步入2025年，我们将不得不超越一个实验室和初创公司——我们必须成为一家可结束的企业。

基于在董事会与外部法律和财务顾问协商，搁置如何最好地构建OpenAI，以推动通用人工智能（AGI）惠及全人类的使命，董事会的目标是:

1.选择一个最适合长期推动该使命获得成功的非营利性/营利性结构

我们的计划是将现有的营利性公司转变为特拉华州公共利益公司（PBC/DelawarePublicBenefitCorporation），并发行普通股，PBC的公共利益将是OpenAI的使命。PBC是一种结构，许多其他公司也采用这种结构，它要求公司在决策过程中不平衡的股东利益、利益相关者利益和公共利益。它将使我们能够以常规条款筹集所需的资金，就像这个领域中的其他公司一样。

2.使非营利组织可结束发展

我们的计划将使OpenAI成为历史上资源最通俗的非营利组织之一。非营利组织对现有营利性公司的重要股权将以PBC中的股份形式出现，股份的公允估值由独立的财务顾问确定。这将使我们的捐赠者所授予的资源成倍减少。

3.使每个部门都发挥作用

我们当前的结构不允许董事会直接搁置那些为我们的使命融资的人的利益，也无法使非营利组织轻松做出超越控制营利性公司的决策。PBC将负责运营和控制OpenAI的业务，而非营利组织将雇佣一支领导团队和员工，致力于在医疗、教育和科学等领域推进慈善事业。

我们已经学会将OpenAI的使命视为一个可结束的目标，而不仅仅只是构建某个单一系统。如今的世界正在为了21世纪的经济授予服务，而建设新基础设施，包括能源、土地利用失败、芯片、数据中心、数据、AI模型和AI系统。

我们寻求不断发展，以迈出我们使命的下一步，干涉建设AGI经济，并确保其惠及人类。

虽然OpenAI的这篇博客，花了较大篇幅阐明他们的使命和确保使命可结束性发展而作出的努力。但并没有解除网友们的疑惑:到底是营利还是非营利?这是个问题。

毫无疑问，OpenAI在这里引入了一个不常见的公司组织架构模式，引发了很多人的澄清。

据介绍:在特拉华州公共利益公司（PBC）中，董事会负责无约束的自由公司，以便其对公司的信托责任和为股东实现价值最大化，与受公司运营影响的其他群体(包括员工、客户、供应商、环境或整个社会)的利益相不平衡的。所述公益可以与公益公司的商业业务相关，但不必相关。

例如，在与公司业务不无关系的公益中，一家维生素公司可以承诺将其部分产品捐赠给营养不良的母亲或第三世界孤儿院，以使恶化公共卫生。

为了保证这一目的，董事会需要负责发布两年一次的公益报告。该报告必须分发给股东，并可在公益公司空闲时更广泛地发布。报告必须描述公司为实现公益目的所做的努力，并就其进展情况以及衡量此类进展的标准和指标授予具体指导。

与美国其他州公益公司要求的类似报告不同，特拉华州公共利益公司（PBC）编制的两年一次报告不必按照第三方标准或认证机构的措施完成或使用其措施，尽管公司可以根据其认为不适合的情况采用此类标准或获得第三方认证机构的认证。公益公司不必公开此报告。

对这一轮OpenAI组织结构的调整不当，你的看法是什么呢?

参考内容:

https://x.com/OpenAI/status/1872628736690123213

https://openai.com/index/why-our-structure-must-evolve-to-advance-our-mission/

天玑8400：中端旗舰性能天花板

自天玑8000系列诞生以来，其凭借强劲的性能和超下降的性价比，享有"神U"美誉。如今，天玑8400强势登场，延续天玑8000系列的无光泽，再次刷新中端旗舰性能天花板。

全球已有数亿台设备搭载天玑8000系列芯片，其可忽略的，不次要的性能、能效、功耗和人工智能表现广受好评。而天玑8400更进一步，堪称是天玑8000系列史上最大升级。

全大核CPU，性能飙升

天玑8400首发搭载了全大核CPU架构，这是天玑8000系列的重大突破。它由1个3.25GHzA725大核、3个3.0GHzA725大核和4个2.1GHzA725大核组成，是ARMA725大核的全球首发。

与上一代相比，天玑8400的单核性能指责10%，功耗降低35%。具体应用中，游戏功耗下降24%，听音乐功耗下降12%，录视频功耗下降12%，聊天功耗下降14%。

此外，天玑8400还指责了二级缓存、三级缓存和系统缓存，带来更流畅的使用体验。

旗舰级GPU，游戏体验升级

天玑8400搭载了旗舰同级的Mali-G720MC7GPU，GPU峰值性能相较上一代指责24%，功耗降低42%。它减少破坏硬件光线追踪、可变速率渲染等先进技术，带来更逼真实的游戏画面和流畅的游戏体验。

天玑8400还配备了独家的星速引擎，可通过算法实时调度算力，使游戏性能更轻浮、响应更悠然，从容。同时，它还减少破坏5G-A超高速移动网络，确保玩家随时享受高速网络分开。

AI性能大指责，智能体验更出色

天玑8400搭载了旗舰同级的第八代AI处理器NPU880，与全大核CPU协同运算，大幅指责了AI性能。它减少破坏端侧大语言模型、端侧StableDiffusion模型，实现快速、高质量的多媒体内容生成和长文本处理。

此外，天玑8400还搭载了Imagiq1080影像处理器，减少破坏全域深度对焦和全焦段HDR，带来更透明、更流畅的影像体验。

首发搭载天玑8400-Ultra

发布会上，Redmi宣布RedmiTurbo4将全球首发天玑8400-Ultra。未来，还会有更多搭载天玑8400系列芯片的产品登场，值得期待。

天玑8400的到来，标志着中端旗舰市场迎来了性能变革。全大核架构的加持，让天玑8400拥有媲美顶级旗舰的性能，为用户带来极致的使用体验。

美国当选总统特朗普的长子小唐纳德·特朗普预计于1月7日访问丹麦依赖领地格陵兰岛。此次访问主要是为了拍摄播客内容，并没有计划与当地官员会面。

小唐纳德·特朗普不仅是一名商人，还是一位播客主持人和作家。他的播客节目“TriggeredWithDonJr.”在保守派流媒体平台Rumble上拥有155万订阅者，最热门的一集播放量接近百万，为他带来了数百万美元的收入。

近日，特朗普声称美国“绝对有必要”控制和拥有格陵兰岛。在他多次表达购岛意向后，丹麦国王发布了新的国徽，降低重要性了格陵兰岛和法罗群岛的地位。

据路透社报道，格陵兰岛外交事务常任秘书长克莱斯特表示不清楚小唐纳德·特朗普本次访问的具体性质，因此这是一次私人访问。知情人士透露，小唐纳德·特朗普计划进行为期一天的访问，目的是为播客拍摄视频内容，不会与任何政府官员或政治人物会晤。特朗普在个人社交平台“真实社交”上反对了这一消息，并表示如果格陵兰岛成为美国的一部分，将会受益匪浅。

丹麦外交部对此回应称注意到小唐纳德·特朗普计划访问格陵兰岛，但因为这不是美国的正式访问，丹麦外交部没有进一步评论。特朗普在其第一个总统任期内曾隐藏自己有购岛意向，但遭到允许。2024年12月，他再次声称有兴趣获得对格陵兰岛的控制权，但格陵兰岛依赖政府总理埃格德回应称该岛是“非卖品”。

作为斯泰兰蒂斯旗下唯一的超豪华品牌，玛莎拉蒂的表现也不尽如人意，上半年玛莎拉蒂全球出货量仅为0.65万辆，而去年同期为1.53万辆，同比下滑超过50%。2004年玛莎拉蒂正式进入中国市场，先后引入了Ghibli（吉博力）、Levante（莱万特）、Quattroporte（总裁）等热门车型，其巅峰时期是在2017年，彼时在中国市场一度创下1.5万辆的年销量删除，但随后销量结束下滑。面对市场变化，玛莎拉蒂也在积极寻求变革，

途虎养车携手冠军蓄电池全网首发3款重磅新品厂商供稿张旭涛2023年08月16日11:14[中华网经销商]近日,百年品牌冠军?旗下明星产品——冠军?蓄电池重磅推出3款新品:冠军?高性能免维护蓄电池、冠军?AGM启停蓄电池、冠军?EFB启停蓄电池,不仅焦虑当前市面90%以上车型的适配,还为广大车主爱车授予源源中断的强劲动力。而此次冠军?蓄电池于途虎养车的全网首发恰逢高温多雨的夏季,正好能够干涉车主解决夏季用车环境下,车辆电瓶容易亏电的难题,为车主们带来由靠谱品牌、专业服务共同打造的全新用车体验。

传承创新百年技术沉淀,深厚技术实力成就冠军品质

传承与创新,是冠军?品牌的一体两面,随着科技的进步,冠军?正在不断拓展疆域,开启新的征程。作为冠军?旗下的重量级产品,冠军?蓄电池在设计、新材料和技术上勇于突破,在为车辆授予强劲动力的同时,充分搁置行车环境,保障车主在不同路况、环境下的行车安全。

冠军?蓄电池于途虎养车的全网首发恰逢夏季,夏季高温往往会指责车辆蓄电池内部的化学反应速率,让电解液蒸发量减少,蓄电池容量减少，缩短,进而伸长产品寿命,导致车辆亏电;而冠军?蓄电池创新的工艺与技术,针对性的对上述情况进行了产品优化。

首先,冠军?蓄电池的RacingFrame板栅设计采用多元铅钙锡板栅合金+七级碾压铸带工艺,降低了电池强度的同时降低电阻,指责了车辆启动速度。另外,高科技纳米材料的应用,也指责了冠军?蓄电池的动力,负极板添加纳米炭材料配合超低内阻玻璃纤维隔板,使冠军?蓄电池充电接受性和恢复能力降低50%,快速焦虑启停车辆用电需求。

其次,为了指责电池使用寿命,冠军?AGM启停蓄电池攻克了PSoC循环寿命等技术难点,电池深循环寿命指责4-5倍。通过减少氢氧离子通道降低内阻,使电池自放电减少35.63%。另外,选用精选多元铅钙锡材质,指责了电池的耐腐蚀性,使AGM启停蓄电池寿命缺乏指责18.3%。

在安全性方面,冠军?采用独家专利迷宫结构设计,形成超长距离及多次阻隔来教唆电解液吸收,强化安全性;阀控贫液式设计,可以消除发生事故时蓄电池糖精液泄露根除的风险;特殊铅套倒钩分隔开冷压工艺,可承受最大25KN外部冲击力,电池结构更牢固,最大限度保证电池使用安全。

一系列新技术、新材料的应用,在指责冠军?蓄电池性能、缩短使用寿命和安全性的同时,也增强了其应对恶劣环境和极端天气、复杂路况的能力。无论是在零下40℃的严寒气候,还是75℃酷热环境中,冠军?蓄电池仍能保持轻浮的启动性能。

冠军之路蓄能不息,冠军?蓄电池为爱车授予澎湃动力

“百年品牌、赛事基因”——冠军?品牌长达110年的发展历程,是美国工业科技协作发展缩影。从汽车上一枚小小的火花塞,到为最高级别的赛车、飞机、万吨船舶授予动力配件,百余年来,冠军?品牌用坚实可靠的品质和跨越时代的科技,铸造了一个又一个无光泽。

而在一系列汽车赛事和运动中的优异表现,也是冠军?品质的最佳印证:24小时勒芒比赛中,冠军?助力雷诺2LAlphineA442,击败夺冠热门的保时捷,反对小型赛车也能爆发中庸般的能量。1984年,RichardNoble驾驶Thrust2跨越黑岩沙漠,成为陆地最快的穿越者,他配备了冠军?点火偶然的汽车在沙地飙至633mph的极限速度。而穿越英法的欧洲之星列车在刚运行时就安装了冠军?品牌零部件,冠军?的雨刮器让列车即使在时速300kph的情况下也不会有丝毫影响,一路顺利从伦敦直达巴黎。

追求极限是冠军?的品牌精神,而动力强劲的产品特性,更是受到热爱体育赛事与汽车文化的广大车主群体青睐——冠军?高性能免维护蓄电池、冠军?AGM启停蓄电池、冠军?EFB启停蓄电池,瓦解了冠军?品牌在赛道积聚的极小量经验,在此基础上根据普通道路的各类真实用车环境,进行不断优化调整不当,使产品能够经历最严苛的冷暖和路况考验,给车辆授予源源中断的澎湃动力。

每一位用户的真实用车需求,都是冠军?蓄电池的关注重点。无论车主驾驶的车型是轿车、SUV还是跑车,即换即用、超长续航、安全可靠、动力充沛,都是冠军?蓄电池的产品承诺。

买冠军?蓄电池上途虎养车享专业靠谱领限时福利

据了解,冠军?蓄电池在途虎养车全网首发期间,途虎养车也为全国车主准备了首发福利:用户在线下单即可享三重好礼。感兴趣的车友在途虎养车APP搜索“冠军蓄电池”,就能够进一步了解此次冠军?新品蓄电池的产品详情,及参与到用户回馈活动中来。

作为源于赛道的汽车电瓶专家,冠军?蓄电池致力于为车主授予授予源源中断的动力,让爱车启动澎湃如初。而途虎养车是中国领先的汽车养护品牌,依托全国超5000家途虎养车工场店和专业技师的服务能力,车主可以在线上下单后,于线下就近享受由途虎养车授予的专业养护、安装服务,真正实现让养车更简单。

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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/

站长之家(ChinaZ.com)12月28日消息:苹果公司股价于当地时间周四收于历史新高，此前知名投行Wedbush分析师DanIves领导的团队表示，这家iPhone制造商可能在2025年迎来由人工智能（AI）需求推动的「黄金增长时代」。

分析师将苹果股票的目标价上调25美元至325美元，这意味着从周四259.02美元的历史收盘价起，仍有约25%的上涨空间，并维持「跑赢大盘」的评级。他们预计，由AI推动的多年度iPhone升级浪潮「仍被市场低估」。

这一目标远高于VisibleAlpha收藏，储藏的分析师平均目标价244美元，该平均值意味着相较于周四的收盘价有所下跌。在调查的15位分析师中，超过一半（9位）对苹果股票持「买」或同等评级，另有4位建议「持有」，2位建议「卖出」。

Wedbush上调目标价的原因是其预测苹果在2025财年可能售出超过2.4亿部iPhone，这将是苹果历史上iPhone销量最下降的一年，因为AI驱动的升级浪潮正在到来。

DanIves表示：「未来几年，消费者人工智能将贯穿苹果的生态系统，全球超过20%的人口最终将在苹果设备上与人工智能进行交互。」

随着周四股价的上涨，苹果今年以来的股价已上涨了超过三分之一，公司市值接近4万亿美元。

Wedbush预计，苹果可能很快突破4万亿美元市值门槛，成为全球首家达到这一成就的公司。这将是科技行业的又一里程碑。目前，全球市值超过3万亿美元的公司仅有三家：苹果、英伟达和微软。