লামা রেজোলিউশন-শক্তিশালী ইনপেইন্টিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. সিগনেচার আর্কিটেকচারাল কম্পোনেন্ট কি যা লামাকে একটি ইমেজের বিশ্বব্যাপী দৃষ্টিভঙ্গি দেয়?
   • ফাস্ট ফুরিয়ার কনভোলিউশন
   • ট্রান্সফরমার স্ব-মনোযোগ ব্লক
   • পুনরাবৃত্ত LSTM স্তর
   • ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক
2. লামা কেন অনেক আগের ইনপেইন্টিং মডেলের চেয়ে বড় মাস্কগুলিকে ভালভাবে পরিচালনা করে?
   • এটা শুধুমাত্র ছোট ইমেজ কাজ করে
   • এর বিশ্বব্যাপী গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্র এটিকে বড় গর্ত জুড়ে কাঠামো চালিয়ে যেতে দেয়
   • এটি প্রান্ত থেকে এলোমেলোভাবে পিক্সেল কপি করে
   • এটি একটি নির্দিষ্ট আকারের উপরে মুখোশগুলি পূরণ করতে অস্বীকার করে
3. What resolution behavior did the LaMa paper report?
   • It only works at one exact training resolution
   • It works only below the training resolution
   • It generalized to some resolutions higher than those used during training in the evaluated settings
   • It accepts no image input
4. LaMa কি ধরনের টেক্সচার পরিচালনা করে বিশেষ করে তার ফ্রিকোয়েন্সি-ডোমেন প্রক্রিয়াকরণের জন্য ধন্যবাদ?
   • বিশুদ্ধ এলোমেলো শব্দ
   • শুধুমাত্র কঠিন একক রং
   • একচেটিয়াভাবে টেক্সট অক্ষর
   • পুনরাবৃত্তিমূলক, পর্যায়ক্রমিক টেক্সচার যেমন ইট বা টালি
5. Compared with large diffusion-based inpainting systems, how is LaMa commonly positioned?
   • As a comparatively efficient convolutional inpainting method
   • As a much slower model that requires a data center
   • As a video-only model
   • As a tool that never needs an image
6. কোন ক্ষতি লামাকে অস্পষ্ট গড়ের পরিবর্তে বাস্তবসম্মত-সুদর্শন পূরণ করতে সাহায্য করে?
   • একটি সাধারণ পিক্সেল গড়-বর্গ-ত্রুটি একা একা
   • একটি প্রতিকূল ক্ষতি একটি উপলব্ধিগত ক্ষতি সঙ্গে মিলিত
   • কোন ক্ষতি ফাংশন এ সব
   • একটি ক্ষতি যা শুধুমাত্র ফাইলের আকার পরিমাপ করে
7. What additional loss component does the LaMa paper emphasize for large-mask inpainting?
   • একটি বক্তৃতা-স্বীকৃতি ক্ষতি
   • A bitrate-only loss
   • A perceptual loss with a high receptive field
   • A loss that ignores image structure
8. Who introduced LaMa in the 2021 paper?
   • Jonathan Frankle and Michael Carbin
   • Cees Taal and colleagues
   • Timothy Dozat and Christopher Manning
   • Roman Suvorov and colleagues