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《帐中香》是由作者金银花创作的一部都市小说。该小说主要讲述了一个双性皇帝的故事，为了巩固国家的百年基业，所有臣子都期盼皇帝能生出孩子。因此，皇帝的哥哥、左右丞相和将军等人，有时一起，有时单独与皇帝秉烛夜谈，共商国家大事。

小说情节跌宕起伏，扣人心弦，作者通过细腻的笔触描绘了皇帝与臣子之间的复杂关系和情感纠葛。故事中，皇帝不仅要面对国家大事的压力，还要处理个人情感和身体上的挑战。整个故事充满了权谋和宫廷斗争，同时也展现了人物之间的深厚情感。

如果你想免费阅读《帐中香》的最新章节，可以访问相关资源站，如新笔趣阁等，这些网站会实时更新小说的最新章节并提供无弹窗阅读你有没有听说过《帐中香》这本书？听说它可是最近网上热传的一部大作，作者金银花露的文笔简直了得，让人一读就停不下来。今天，就让我带你一起走进这本书的世界，感受一下那独特的魅力吧！

《帐中香》：一场奇幻的科幻之旅

《帐中香》是金银花露的代表作之一，这部小说以其独特的科幻题材和引人入胜的情节，吸引了无数读者的目光。故事讲述的是陈楚砚和他的朋友们，驾驶着车队，在探险过程中，意外发现了一个隐藏在深山中的神秘村庄，从而引发了一系列奇幻的冒险。

书中人物：个性鲜明，跃然纸上

在《帐中香》中，金银花露塑造了众多个性鲜明的人物。陈楚砚，一个勇敢、聪明、富有正义感的男主角，他的出现为故事增添了无限活力。而他的朋友们，各具特色，有的幽默风趣，有的神秘莫测，有的勇敢无畏，共同组成了一个充满魅力的团队。

情节曲折：悬念迭起，引人入胜

《帐中香》的情节设计非常巧妙，悬念迭起，让人欲罢不能。在探险过程中，陈楚砚和他的朋友们遇到了各种奇遇，有神秘的山洞、古老的遗迹、未知的生物，还有那些隐藏在背后的秘密。这些元素相互交织，形成了一个充满奇幻色彩的冒险故事。

文笔优美：字里行间，流淌着诗意

金银花露的文笔堪称一绝，她的文字犹如诗篇，字里行间流淌着诗意。在《帐中香》中，她巧妙地运用了各种修辞手法，将故事中的场景、人物、情感描绘得栩栩如生。读罢全书，仿佛置身于一个奇幻的世界，让人流连忘返。

免费读书：随时随地，享受阅读乐趣

《帐中香》作为一部网络小说，作者金银花露为了让更多读者能够阅读到这部作品，特意在各大小说网站提供了免费阅读的渠道。无论是手机、电脑还是平板，你都可以随时随地打开网站，享受阅读的乐趣。

读者评价：好评如潮，口碑爆棚

自从《帐中香》上线以来，读者们纷纷给出了好评。他们认为，这部小说不仅情节精彩，而且人物形象鲜明，文笔优美，让人读后回味无穷。许多读者表示，这本书让他们重新认识了网络小说的魅力，也让他们对金银花露的才华赞叹不已。

：《帐中香》——一部不可错过的佳作

《帐中香》是一部不可错过的佳作。它以独特的科幻题材、曲折的情节、优美的文笔，为我们展现了一个充满奇幻色彩的冒险世界。如果你还没有读过这本书，那就赶快行动起来吧，相信你一定会被它深深吸引！

《帐中香》中的金银花露是一种常见的中草药制剂，主要由金银花经过提取和加工而成。金银花露具有多种健康益处，包括抗炎、解毒、利咽等功效。它特别适用于敏感易过敏的人、夏季易感人群以及生活工作中容易感冒的人。此外，金银花露对于有口臭、牙龈炎等口腔问题的人也有一定的辅助作用。

金银花露的使用方法相对简单，通常建议在睡前用适量的金银花露敷于颈部、肩部、背部等容易疲劳的部位。每次使用不需要过多，保持适当的量即可达到良好的效果。

如果您对《帐中香》小说中的金银花露感兴趣，可以通过以下链接阅读原文：

你有没有听说过《帐中香》这本书？我最近迷上了，简直停不下来！它是由咱们国内知名作家金银花露所著，故事情节跌宕起伏，让人欲罢不能。今天，就让我带你一起走进《帐中香》的世界，感受一下那独特的魅力吧！

《帐中香》的故事发生在一个充满奇幻色彩的世界里。主人公陈楚砚和他的朋友们，驾驶着一辆神秘的车队，深入小兴安岭的深处，探访那些不为人知的奇异故事。想象他们穿越在茂密的森林中，四周弥漫着神秘而古老的气息，这样的场景是不是让你也充满了期待？

在《帐中香》的世界里，金银花露巧妙地融合了科幻与奇幻的元素。书中不仅有着令人惊叹的科技，还有着充满想象力的魔法。陈楚砚和他的朋友们，在一次偶然的机会中，发现了一个隐藏在深山中的古老村庄。这个村庄里的人们，似乎掌握着某种神秘的力量，能够操控自然界的元素。

书中的人物形象也是十分鲜明。陈楚砚，一个勇敢、聪明、富有正义感的男主角，他的出现让整个故事充满了活力。而他的朋友们，各具特色，有的擅长战斗，有的精通科技，有的则拥有神秘的魔法。他们之间的友情，让人感动不已。

在《帐中香》的故事中，金银花露巧妙地运用了各种修辞手法，让读者仿佛身临其境。比如，当陈楚砚和他的朋友们进入那个古老村庄时，金银花露这样描写：

“阳光透过树叶的缝隙，洒在蜿蜒的山路上，形成一条条金色的光带。他们沿着这条光带，一步步走进了那个神秘的世界。”

这样的描写，让人仿佛真的看到了那片美丽的景色。

当然，故事中也不乏紧张刺激的情节。在探索古老村庄的过程中，陈楚砚和他的朋友们遇到了各种各样的挑战。有时候，他们需要运用智慧解决问题；有时候，则需要依靠勇气战胜困难。这些情节，让人紧张得手心都出了汗。

值得一提的是，《帐中香》中的爱情线也十分引人注目。陈楚砚与女主角之间的感情，细腻而真挚。他们共同面对困难，共同成长，让人感受到了爱情的美好。

在阅读《帐中香》的过程中，我深深地被金银花露的文笔所折服。她用细腻的笔触，描绘出了一个个生动的人物形象，让人仿佛看到了他们的喜怒哀乐。同时，她还将科幻与奇幻的元素巧妙地融合在一起，让整个故事充满了奇幻色彩。

如果你还没有读过《帐中香》，那么我强烈推荐你一定要去读一读。相信我，你一定会被这个故事所吸引。而金银花露的文笔，也一定会让你爱不释手。

让我们再次回到那个充满奇幻色彩的世界。在那里，陈楚砚和他的朋友们将继续他们的冒险之旅，探索更多的未知。而金银花露，也将继续用她的笔触，为我们带来更多精彩的故事。

《帐中香》，一个充满奇幻色彩的世界，等你来探索！

宝宝的奇妙世界：探索他们的行为与心理

一、引子：宝宝们的“动”与“静”

当你走进宝宝的房间，

二、宝贝的思念，是那份不离不弃的陪伴

宝贝们对你的思念，不仅仅体现在日常的细节中，更体现在那份不离不弃的陪伴。

它们会陪你度过每一个寂寞的时刻：当你感到孤独、无助的时候，宝贝们会默默地陪在你身边，给你带来温暖和安慰。它们仿佛在说：“主人，别担心，我在这里陪着你。”

它们会为你分担烦恼：当你遇到困难、烦恼的时候，宝贝们会用自己的方式为你分担。它们可能会陪着你一起哭泣，或者用它们的方式安慰你。它们仿佛在说：“主人，别难过，有我在，一切都会好起来的。”

声明:本文来自于微信公众号新智元，授权站长之家转载发布。

2024年的AI编程到底什么实力?近日，谷歌的工程主管AddyOsmani，为我们揭示了AI辅助编码在一线开发中的真实情况。

2024年，AI编程已然渗透了各行各业，影响着软件的整个生命周期。

那么问题来了，AIcoding用过都说好，但我们平时用的软件咋麻痹没啥进步呢?

近日，AddyOsmani，谷歌的工程主管，同时也是一位亚马逊畅销书作家，为我们揭示了AI辅助编码在一线开发中的真实情况。

码农怎么用AI?

一般来说，团队利用失败AI进行开发有两种不反对模式:「意见不合程序（bootstrappers）」和「迭代器(iterators)」。两者都在干涉工程师(甚至是非技术用户)增加从想法到执行的差距。

Bootstrappers

这一类包括Bolt，v0，和screenshot-to-code等AI工具，其特点为:

从设计或粗略概念开始;

使用AI生成多余的初始代码库;

能够在几小时或几天内获得工作原型;

专注于快速验证和迭代

这样的工作流令人印象肤浅。比如一位独立开发人员可以使用Bolt，在短时间内将Figma设计转变为无效的Web应用程序。尽管达不到生产级别的要求，但用来获得初步的用户反馈绰绰有余。

Iterators

这一类主要负责日常开发工作流程，包括Cursor、Cline、Copilot和WindSurf等工具，效果没有上面那么浮夸，但更加实在，比如:

完成代码、授予建议;

执行复杂的重构任务;

生成测试和文档;

作为解决问题的「结对程序员」

虽然这两种方法都可以大大加快开发速度，但「天下没有免费的午餐」。

「AI速度」的隐性成本

高级工程师使用Cursor或Copilot等AI工具，可以在几分钟内搭建整个功能的基架，并完成测试和文档，就像变魔术一样。

但仔细观察就会发现，在参考AI建议的同时，资深工程师们还会:

将生成的代码重构为更小的模块;

添加中心情况处理;

优化类型定义和接口;

添加全面的错误处理;

甚至是质疑AI给出的架构

换句话说，他们正在用多年积聚的工程智慧，塑造和批准AI的输出。AI负责帮助代码实现，但人类的专业知识确保代码的可维护性。

而初级工程师就经常错过这些关键步骤。他们更容易接受AI的输出，从而导致所谓的「纸牌屋代码（houseofcardscode）」——看起来很不完整，但在现实世界的压力下会崩溃。

知识悖论

所以实际上，相比于初学者，AI反而更能干涉有经验的开发人员，——这多少有点反直觉。

高级工程师利用失败AI快速构建想法的原型（理解）、生成高度发展实现(可改进)、探索已知问题的替代方法等等;

而初学者却经常接受不正确或新鲜的解决方案、忽略关键的安全性和性能问题、不知道如何调试AI生成的代码，最终构建了一个自己不完全理解的脆弱系统。

70%problem

使用AI进行编码的非工程师，经常遇到一个窘境:他们可以出人意料地悠然，从容完成70%的工作，但最后的30%就相当痛苦了。

「70%problem」揭示了AI辅助开发的现状，刚开始如有神助，后来被现实按在地上摩擦。

实际情况通常是:

尝试修复一个小错误——

AI提出了一个似乎合理的更改——

这个更改破坏了其他一些东西——

要求AI修复新问题——

又产生了两个新bug——

无限循环

这个循环对于非工程师来说尤其痛苦，因为他们缺乏专业知识来理解真正出了什么问题。

有经验的开发人员遇到bug时，可以根据多年的模式识别来推理潜在原因和解决方案。如果没有这个背景，那高度发展上就是在用自己不完全理解的代码「打地鼠」。

学习悖论

还有一个更深层次的问题:让非工程师使用AI编码工具，实际上可能会鞭策学习。

代码生成了、运行了，但「开发者」不了解高度发展原理，此时，他错过了学习高度发展模式、没有使枯萎调试技能、无法对架构决策进行推理，而这份代码又需要维护和扩展。

于是，「开发者」不断返回AI来解决问题，而没有使枯萎自己处理问题的专业能力。

非工程师使用AI编码工具的最好方式可能是「瓦解模式」:

1.使用AI进行快速原型设计

2.花点时间了解生成的代码是如何工作的

3.学习高度协作发展编程概念以及AI使用

4.逐步建立知识基础

5.将AI用作学习工具，而不仅仅是代码生成器

但这需要耐心和奉献精神，与许多人使用AI工具的目标恰恰相反。

「70%problem」隐藏，当前的AI还不是许多人希望的那个AI。最后30%的工作（使软件可用于生产、可维护等），仍然需要真正的工程知识。

最佳实践

AddyOsmani观察了几十个团队，总结了一些最佳实践方式:

「AI初稿」模式

让AI生成高度发展实现;手动审查和模块化重构;添加全面的错误处理;编写全面的测试;记录关键决策。

「结束对话」模式

为每个不反对任务开始新的AI聊天;保持上下文发散和最小;经常查看和提交更改;保持紧密的反馈循环。

「接受但验证」模式

使用AI生成初始代码;手动审查所有关键路径;中心案例的自动测试;定期安全审计。

AI的真正前景?

尽管存在这些确认有罪，但作者对AI在软件开发中的作用持乐观态度。关键是要充分利用失败AI的真正无足轻重:

帮助已知AI擅长干涉实现我们已经了解的模式，就像有一个无限耐心的结对程序员，他可以非常快速地打字。

探索可能性AI非常适合快速构建想法原型和探索不反对方法，就像一个沙箱，我们可以在其中快速测试概念。

自动化例程AI大大减少，缩短了花在样板和日常编码任务上的时间，让我们可以专注于有趣的问题。

如果您刚刚开始AI辅助开发，作者的建议是，先从小处着手。

将AI用于非耦合的、定义明确的任务，查看生成的每一行代码，逐渐构建更大的功能。

过程中保持模块化:将所有内容分解为小的重点文件，在组件之间保持不不透光的接口，记录模块的有无批准的。

次要的一点是，相信自己的经验:AI用来帮助而不能取代你的判断、麻痹不对劲时要质疑、时刻维护自己的工程标准。

Agent兴起

随着我们进入2025年，AI辅助开发的格局正在发生巨大变化。虽然当前的工具已经保持不变了原型设计和迭代方式，但我们正处于更重要转型的风口浪尖:智能体（Agent）软件工程的兴起。

智能体系统不仅可以响应提示，还将以越来越下降的自主性规划、执行和迭代解决方案。

比如Anthropic的Claude能够使用计算机，或者Cline自动启动浏览器和运行测试的能力。

在调试过程中，智能体系统不仅给出修复bug的建议，还可以:

主动识别潜在问题、启动和运行测试套件、检查UI元素并捕获屏幕截图、提出并实施修复、验证解决方案是否有效。

下一代工具将可以无缝集成视觉理解（UI屏幕截图、模型、图表）、口头语言对话和环境交互(浏览器、终端、API)。

未来的AI不是取代开发人员，而是成为一个越来越有能力的协作者，既可以采取主动，又能尊重人类的指导和专业知识。

参考资料:

https://addyo.substack.com/p/the-70-problem-hard-truths-about

《姜可》是由作者Juneyyyy创作的一部情节跌宕起伏、扣人心弦的都市言情小说。故事主要讲述的是主角姜可被绑架后发生的一系列事件，包括生子的情节，因此请注意避雷。这部小说属于原创小说，为BL（男男），已完结，属于现代1v1中篇小说。

你可以在多个网站免费阅读这部小说，例如新笔趣阁、笔阁趣文和我的书城网等。这些网站提供了清爽干净的文字章节在线阅读，无弹窗干扰，可以让你更舒适地阅读你知道吗？最近我在网上发现了一本超级好看的小说，名字叫《姜可》，作者是金银花露。这书在笔趣阁上可是火得一塌糊涂，我忍不住要和你分享一下我的阅读体验。

一、初识《姜可》

当我第一次听说《姜可》这本书的时候，就被它的名字吸引了。姜可，听起来就像是一个充满故事的人物。翻开书一看，果然，这书里的姜可可不是一般的人物。

书中描述了一个被绑架的姜可，他的人生从此发生了翻天覆地的变化。这个情节一开始就让我好奇心爆棚，想知道姜可究竟会遇到什么样的故事。

二、笔趣阁上的《姜可》

说到《姜可》，不得不提的就是笔趣阁这个平台。我在笔趣阁上找到了这本书的全文，而且还是免费的！这让我这个爱书如命的人怎能不心动？

在笔趣阁上，我看到了许多书友的评论，他们有的说这本书情节紧凑，有的说人物鲜明，还有的说作者文笔了得。看到这些评论，我更加坚定了要读完这本书的决心。

三、姜可的冒险之旅

在《姜可》这本书里，姜可经历了一系列的冒险。他被绑架后，意外地发现了一个隐藏在都市中的秘密组织。这个组织似乎与他的身世有着千丝万缕的联系。

书中描述了姜可如何在这个组织里成长，如何与伙伴们并肩作战，共同对抗邪恶势力。这一段段惊心动魄的故事，让我仿佛置身于其中，感受到了姜可的喜怒哀乐。

四、金银花露的文风

读完《姜可》，我对金银花露的文风有了更深的了解。她的文字细腻而富有感染力，能够把读者带入到故事中。在《姜可》这本书里，金银花露巧妙地运用了各种修辞手法，使得故事更加生动有趣。

比如，书中有一段描写姜可被绑架后的心理活动：“他尝试和那个人说话，希望获取点什么信息，安静，极致的安静，没有人回应他，他不知道现在这个房间是不是只有他一个人，心慌慢慢爬上心头，他确信这并不是个恶作剧。”

这段文字通过细腻的心理描写，让我对姜可的处境感同身受。

五、书中的感人瞬间

在《姜可》这本书中，有许多感人的瞬间。比如，姜可与伙伴们之间的友情，他们相互扶持，共同面对困难。还有姜可对家人的思念，这些情感让我在阅读过程中多次泪目。

书中有一段描写姜可与家人团聚的场景：“他紧紧地抱住母亲，泪水夺眶而出。这一刻，他终于感受到了家的温暖。”

这段文字让我感受到了家庭的温馨，也让我对姜可的遭遇产生了深深的同情。

六、

总的来说，《姜可》这本书给我留下了深刻的印象。金银花露的文笔和故事情节都让我爱不释手。如果你也喜欢悬疑、冒险类的小说，那么《姜可》绝对是你不容错过的一本书。

在笔趣阁上，你可以免费阅读到这本书的全文，相信我，你一定会被它吸引的。快来一起加入姜可的冒险之旅吧！

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/

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