Google इमेजेन क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. Google Imagen किस प्रकार के जेनरेटिव मॉडल पर बनाया गया है?
   • एक प्रसार मॉडल
   • एक जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन)
   • केवल एक वैरिएबल ऑटोएनकोडर
   • एक नियम-आधारित रेंडरर
2. मूल इमेजन पेपर से एक मुख्य खोज यह थी कि किस घटक को स्केल करने से परिणाम सबसे बेहतर होते हैं?
   • छवि प्रसार नेटवर्क
   • जमे हुए पाठ एनकोडर (भाषा मॉडल)
   • प्रशिक्षण बैच का आकार
   • रंगीन चैनलों की संख्या
3. Which improvement did Google announce for Imagen 4 in the Gemini app?
   • फ़ाइलों को पीएनजी के रूप में सहेजा जा रहा है
   • ऑडियो उत्पन्न करना
   • Improved text rendering in generated images
   • छवियों को संपीड़ित करना
4. इमेजन की मूल वास्तुकला में एक कैस्केड का उपयोग किया गया था जो किस रिज़ॉल्यूशन पर एक छवि उत्पन्न करके शुरू हुआ था?
   • 1024x1024
   • 512x512
   • 4096x4096
   • 64x64
5. What did Google DeepMind say SynthID does for images generated with Imagen on Vertex AI?
   • Embeds an imperceptible watermark in image pixels to help identify likely Imagen output
   • Converts all images to a new file format
   • Provides a GPU chip for image training
   • Translates the prompt language
6. किस Google प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से डेवलपर्स अपने स्वयं के अनुप्रयोगों के लिए इमेजेन तक पहुंच सकते हैं?
   • Google शीट्स
   • वर्टेक्स एआई
   • Google मानचित्र
   • क्रोम डेवटूल्स
7. What issue does dynamic thresholding address in Imagen's sampling process?
   • The model having too few text tokens in its prompt
   • The training set containing too many image resolutions
   • Pixel values becoming oversaturated when classifier-free guidance is high
   • The tokenizer splitting a word into subwords
8. What does classifier-free guidance do during Imagen sampling?
   • Selects a class label after the image is complete
   • Upscales the image without conditioning on its prompt
   • Replaces the noise-prediction model with a fixed image lookup
   • Combines conditional and unconditioned predictions to steer generation toward the prompt