SPADE শব্দার্থিক চিত্র সংশ্লেষণ কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. একটি চিত্র তৈরি করতে SPADE কোন ইনপুট ব্যবহার করে?
   • প্রতিটি অঞ্চলের লেবেলযুক্ত একটি শব্দার্থিক বিভাজন মানচিত্র
   • একটি উচ্চারিত বর্ণনা
   • একটি একক উদাহরণ ফটো
   • একটি 3D পয়েন্ট মেঘ
2. আগের স্বাভাবিককরণের সাথে কোন সমস্যা SPADE ঠিক করেছে?
   • এটা ছবি খুব রঙিন করেছে
   • সাধারণীকরণ স্তর বিন্যাস তথ্য দূরে ধুয়ে
   • এটি খুব কম মেমরি ব্যবহার করেছে
   • এটি রঙিন ছবি পরিচালনা করতে পারেনি
3. SPADE-তে, স্বাভাবিককরণ স্কেল এবং শিফট পরামিতিগুলি হল:
   • এলোমেলো আওয়াজ
   • পুরো ইমেজ জুড়ে একক মান শেয়ার করা হয়েছে
   • বিভাজন মাস্ক থেকে স্থানিক-পরিবর্তিত টেনসর গণনা করা হয়েছে
   • স্থির ধ্রুবক
4. কোন বিখ্যাত ইন্টারেক্টিভ অ্যাপ SPADE-তে নির্মিত?
   • ফটোশপ
   • Google অনুবাদ করুন
   • Midjourney v1
   • Gaugan (NVIDIA ক্যানভাস)
5. SPADE-এ 'SP' বলতে কী বোঝায়?
   • স্থানিক-অভিযোজিত
   • সুপার পিক্সেল
   • বর্ণালী পুলিং
   • স্পারস প্রজেকশন
6. SPADE এর নিয়ন্ত্রণযোগ্য বিন্যাসের একটি ব্যবহারিক সুবিধা হল:
   • Improving the input map’s pixel resolution without image synthesis
   • Controlling where labeled scene elements appear in the generated image
   • Translating every label into natural-language captions
   • Compressing generated scenes into smaller files
7. Why can SPADE-generated images be useful when training semantic-segmentation systems?
   • The generated images contain only unlabeled audio
   • The system predicts a transcript for every pixel
   • The input layout already supplies pixel labels for the generated scene
   • The layout removes all semantic categories
8. What can happen when a designer changes a region label in a SPADE input map?
   • It changes the audio sample rate
   • It retrains the generator from scratch
   • It removes the labels from all other regions
   • The generator can synthesize the scene with the revised semantic region