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现存的可控 Diffusion Transformer 智商，诚然在鼓动文本到图像和视频生成方面赢得了显耀进展，但也带来了大批的参数和操办支出。

同期，由于这些智商未能灵验探讨不同 Transformer 层之间截止信息的干系性，导致资源分派效用低下。

360 东说念主工智能磋商院的磋商团队忽视了新一代截止干系性指点的高效可控生成框架——RelaCtrl。

该框架通过优化截止信号的集成表情，在 Diffusion Transformer 中竣事了愈加高效且资源优化的截止，从而灵验处置了上述问题。

团队对常见的 T2I Diffusion Transformer 进行了实践考据，赢得了显耀恶果。

论文一看成来自中国科学技艺大学的二年事硕士生曹可，论文共归并作和名堂负责东说念主为来自 360 AI Research 的 AIGC 磋商员马傲。

面前，干系的磋商论文、名堂主页和代码仓库已认真通达，并行将开源。

磋商动机

刻下，基于 Diffusion Transformer（DiT）的可控生成智商（如 PixArt- δ、OminiControl 等）充分期骗了其弘大的架构和可推广性，显耀培植了生成结果的保真度和与给定文本描摹的一致性。

但是，DiT 的受控生成智商仍濒临两个主要问题：

当先，这些智商引入了大批特殊的参数和操办，导致检会和推理包袱加剧。

其次，不同网罗层之间截止信息的干系性时时被忽视，进而变成操办资源分派效用低下。

在模子量化和剪枝限制的干系磋商中，已发现具有层叠 Transformer 结构的 LLM 模子在不同层的影响力存在各异，因此不错缱绻针对不同层的缜密化剪枝政策。

受此启发，磋商东说念主员通过在推理阶段跳过截止网罗中的不同层，测量生成图像的质料和截止精度，从而得到" ControlNet 干系性得分"，并以此来率领后续可控生成的条款注入。

如图所示，DiT 中不同层对截止信息的干系性存在显耀各异，这种干系性呈现先增多后减少的趋势，在前中心层弘扬出较高的干系性，而在较深层则较低。

现存智商未能充分探讨这种变化，而是对总共层应用救援的诞生，导致参数和操办资源分派效用低下，特等是在冗余参数和干系性较低层中的操办。

因此，磋商团队忽视了一种基于干系性指点的高效可控生成框架，通过精准的参数分派和截止政策，结伙轻量化缱绻的截止模块，从而灵验减少模子参数并镌汰操办复杂度。

高效可控生成框架 RelaCtrl

磋商团队当先左证得出的 ControlNet 干系性得分名次，深信并选拔了 11 个最关节的截止位置（按干系性从高到低排序）用于集成截止模块。

通过这种智商，团队竣事了与使用了 13 个复制块的 PixArt- δ 至极的截止性能，同期将参数数目减少了约 15%。

尽管这种智商灵验地减少了模子的大小和操办支出，但截止模块的里面缱绻仍然存在一定的冗余。

MetaFormer 将 Transformers 的灵验性归因于两个关节组件：

通过自珍摄力机制竣事的 token 搀杂器和通过前馈网罗 ( FFN ) 层竣事的通说念搀杂器。

但是，磋商标明，尽管 FFN 耗尽了至极一部分模子参数，但它往往高度冗余。为此，磋商团队引入了一个轻量级模块——干系性指点轻量级截止块（RGLC），该模块将 token 搀杂和通说念搀杂救援为一个操作。具体来说，作家缱绻了一种新颖的二维 shuffle mixer（TDSM），替代了原始 PixArt Transformer 块中的珍摄力层和 FFN 层，从而简化了架构并提高了效用。

该智商促进了 token 和通说念维度之间的信断交互和建模，大幅度减少了复制块的参数数目和操办需求。

底下将详确先容两个主要部分的竣事：

DiT-ControlNet Relevance Prior

为了系统地评估 DiT-ControlNet 中各个层与生成质料和截止精度的干系性，磋商团队检会了一个十足受控的 PixArt- α 网罗，包含 27 个复制模块。

在推理历程中，磋商者系统地跳过每个截止块层，并评估其对最毕生成结果的影响。

为了进行定量评估，Fr é chet Inception Distance ( FID ) 被引入用于斟酌图像生成的质料，Hausdorff Distance ( HDD ) 则用于评估截止精度。

这些观念有助于分析跳过截止分支中各个层对举座性能的影响，并为每个截止块提供干系性分数。最终，基于这两个观念的组合，磋商团队操办得到 ControlNet 的干系性分数，并从中中式了 11 个最关节的截止位置（按干系性从高到低排序）用于集成截止模块，如图中白色序号所示。

Two Dimensions Shuffle Mixer

为了平安截止分支的操办包袱，磋商团队忽视了对 token 进行分组操办的智商，并接受特定政策来增强 token 组之间的交互和建模武艺。

具体来说，该操作当先进行随即通说念选拔，然后在 token 维度空间中对输入序列进行随即打乱，接着进行局部自珍摄力操办。

诚然后续的珍摄力机制局限于一个固定的组，但所触及的 token 可能来自该组以外。

这一操作灵验打乱了 token 之间的固接洽系，并在一定进度上引入了其他局部窗口间的信息，从而破损了局部珍摄力时时施加的交互拘谨。

此外，为了确保别离操作不会影响收复历程中 latent code 镶嵌的语义信息，磋商团队缱绻在自珍摄力操办后对 token 和通说念维度应用逆收复操作。

这种结伙了 shuffle 和 recovery 的举座智商被称为二维 shuffle 搀杂器（TDSM），通落后骗可逆变换对的武艺，确保在自珍摄力操办时间概况保留信息，从而竣事跨通说念和 token 维度的高效非局部信断交互。

实践结果

作家在多种条款下的可控生成任务上进行了定性和定量评估，以考据 RelaCtrl 的效果。

定性比拟

如图所示，RelaCtrl 在视觉效果对比中弘扬出了极具竞争力的性能，概况在给定条款的拘谨下生成与真正图像高度一致的相片般传神图像。即便不同条款下，也展现了生成图像的弘大武艺。

定量分析

磋商团队在 COCO 考据集上对 RelaCtrl 与对比智商进行了定量评估。结果标明，RelaCtrl 在截止观念、视觉质料和文本相似度上均竣事了更优的弘扬，考据了其在各方面上的灵验性。

操办复杂度分析

左证下表所示，基于 PixArt- α 的 RelaCtrl 仅带来了 7.38% 的参数增多和 8.61% 的操办复杂度增多，显耀低于 ControlNet 智商的增量，后者的参数和复杂度均增多了近 50%。在 Flux.1-dev 上的实践进一步考据了这少许，RelaCtrl 在参数目和操办复杂度的增多上竣事了平衡，同期在多个观念上显耀优于 ControlNet 智商。这一上风一样体面前骨子推理时候上，RelaCtrl 弘扬出了更高的效用。

消融实践。

对社区模子的兼容武艺：

磋商团队使用通过 Lora 微调的 PixArt 权重进行推理。RelaCtrl 不错灵验地期骗这些社区权重。下图展示了该模子在指定条款下生成的油漆、油画、古风和像素作风图像。

论文地址：  http://arxiv.org/abs/2502.14377

名堂主页：  https://360cvgroup.github.io/RelaCtrl/

代码仓库：  https://github.com/360CVGroup/RelaCtrl

—  完  —

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