स्पेड सिमेंटिक इमेज सिंथेसिस क्विज़

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

1. छवि उत्पन्न करने के लिए SPADE किस इनपुट का उपयोग करता है?
   • प्रत्येक क्षेत्र को लेबल करने वाला एक सिमेंटिक विभाजन मानचित्र
   • एक मौखिक वर्णन
   • एक एकल उदाहरण फोटो
   • एक 3D बिंदु बादल
2. SPADE ने पहले सामान्यीकरण की किस समस्या को ठीक किया?
   • इसने छवियों को बहुत रंगीन बना दिया
   • सामान्यीकरण परतों ने लेआउट जानकारी को धो दिया
   • इसमें बहुत कम मेमोरी का उपयोग किया गया
   • यह रंगीन छवियों को संभाल नहीं सका
3. SPADE में, सामान्यीकरण स्केल और शिफ्ट पैरामीटर हैं:
   • बेतरतीब शोर
   • संपूर्ण छवि में एकल मान साझा किए गए
   • विभाजन मास्क से स्थानिक रूप से भिन्न टेंसर की गणना की गई
   • निश्चित स्थिरांक
4. SPADE पर कौन सा प्रसिद्ध इंटरैक्टिव ऐप बनाया गया है?
   • फ़ोटोशॉप
   • Google अनुवाद करें
   • Midjourney v1
   • गौगन (एनवीडिया कैनवास)
5. SPADE में 'SP' का क्या मतलब है?
   • स्थानिक-अनुकूली
   • सुपर पिक्सेल
   • स्पेक्ट्रल पूलिंग
   • विरल प्रक्षेपण
6. SPADE के नियंत्रणीय लेआउट का एक व्यावहारिक लाभ यह है:
   • 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