Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

InstructPix2Pix тест за редактиране на инструкции

Научете как InstructPix2Pix превръща писмените инструкции за редактиране в промени на изображението, как са синтезирани неговите двойки за обучение и какво може да се обърка.

Свързани ръководни пътекиInstructpix2pix Редактиране на инструкции
Въпрос 1 на 8

Как казвате на InstructPix2Pix какво да промени?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Как казвате на InstructPix2Pix какво да промени?
    • Като напишете инструкция за редактиране на обикновен език
    • Чрез начертаване на точна маска върху региона
    • Като качите второ референтно изображение
    • Чрез регулиране на плъзгачи за всеки пиксел
  2. Как са създадени данните за обучение на InstructPix2Pix?
    • Чрез наемане на хора за редактиране на милиони снимки
    • Използване на GPT-3 за двойки надписи и Prompt-to-Prompt за създаване на двойки изображения
    • Чрез изстъргване на снимки преди/след от социалните медии
    • Чрез ръчно маскиране на всяко изображение за обучение
  3. Какво контролират двете скали за насочване на InstructPix2Pix?
    • Разделителна способност и дълбочина на цвета
    • Скорост на обучение и скорост на извод
    • Придържане към инструкцията срещу вярност към оригиналното изображение
    • Брой обекти и брой цветове
  4. Защо моделът е склонен да оставя неспоменати части от изображението?
    • Тъй като редактира само центъра на изображението
    • Тъй като игнорира изцяло входното изображение
    • Защото винаги използва маска вътрешно
    • Тъй като инструкциите описват промяна, а не изцяло нова сцена
  5. Does InstructPix2Pix require separate per-image fine-tuning or inversion before applying an edit?
    • No; the trained model can apply an instruction without per-example fine-tuning or inversion
    • Yes; every image must be used to train a new diffusion model
    • Yes; an artist must invert each pixel by hand
    • No; it edits images without running any diffusion steps
  6. Ако една редакция е твърде агресивна и изгуби оригиналния обект, какво помага?
    • Намаляване на резолюцията
    • Повишаване на скалата за ориентиране за прецизност на изображението
    • Премахване на текста на инструкцията
    • Превключване към нива на сивото
  7. What is one limitation to check after an InstructPix2Pix edit?
    • The model always preserves every unmentioned pixel exactly
    • The output is guaranteed to match historical truth
    • The model may change details beyond the intended edit
    • Every instruction must be converted into a hand-drawn mask
  8. What generative model provided the image prior used in InstructPix2Pix’s synthetic training-data pipeline?
    • AlphaFold
    • Шепнеш
    • БЕРТ
    • Stable Diffusion