स्टाइलगैन आर्किटेक्चर क्विज़

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

1. StyleGAN के मैपिंग नेटवर्क का उद्देश्य क्या है?
   • यह वर्गीकृत करने के लिए कि कोई छवि वास्तविक है या नकली
   • छवियों को उच्च रिज़ॉल्यूशन पर अपसैंपल करना
   • भंडारण के लिए अंतिम छवि को संपीड़ित करने के लिए
   • अव्यक्त z को अधिक विघटित मध्यवर्ती स्थान W में परिवर्तित करना
2. मूल स्टाइलगैन में, स्टाइल को फीचर मैप्स में कैसे इंजेक्ट किया जाता है?
   • प्रत्येक पिक्सेल में अव्यक्त वेक्टर को जोड़कर
   • अनुकूली उदाहरण सामान्यीकरण (AdaIN) के माध्यम से
   • अंतिम सॉफ्टमैक्स परत के माध्यम से
   • अधिकतम पूलिंग का उपयोग करना
3. अव्यक्त वेक्टर के बजाय संश्लेषण नेटवर्क किससे प्रारंभ होता है?
   • एक सीखा हुआ स्थिरांक
   • असली चेहरे की एक तस्वीर
   • शुद्ध सफेद शोर आउटपुट के समान आकार का
   • एक किनारे का नक्शा
4. मोटे (कम-रिज़ॉल्यूशन) परतों पर शैलियों का समायोजन मुख्य रूप से क्या नियंत्रित करता है?
   • त्वचा की महीन बनावट और झाइयाँ
   • केवल व्यक्तिगत पिक्सेल का रंग
   • मुद्रा और चेहरे के आकार जैसी उच्च-स्तरीय विशेषताएँ
   • छवि फ़ाइल स्वरूप
5. मूल के सापेक्ष StyleGAN2 ने कौन सी समस्या ठीक की?
   • इसमें टेक्स्ट-टू-इमेज प्रॉम्प्टिंग जोड़ा गया
   • इसने AdaIN के कारण उत्पन्न विशिष्ट बूँद जैसी कलाकृतियों को हटा दिया
   • इसने विवेचक की आवश्यकता को समाप्त कर दिया
   • इसने पहली बार प्रशिक्षण को पूरी तरह से निगरानी रहित बना दिया
6. StyleGAN में 'स्टाइल मिक्सिंग' क्या है?
   • प्रशिक्षण से पहले दो डेटासेट को मिश्रित करना
   • विवेचक के आउटपुट का औसत निकालना
   • उत्पन्न छवि के साथ ऑडियो का मिश्रण
   • दो छवियों की विशेषताओं को संयोजित करने के लिए विभिन्न परतों पर विभिन्न w वैक्टर का उपयोग करना
7. What role do separate per-layer noise inputs play in original StyleGAN synthesis?
   • They replace the mapping network's entire style representation
   • They determine the file's compression format
   • They supply stochastic fine detail, such as varying hair strands or freckles
   • They provide the discriminator's real-image labels
8. What visual behavior did StyleGAN3's alias-free design target?
   • Texture sticking and aliasing that make details move unnaturally as image content changes
   • The absence of a text tokenizer in original StyleGAN
   • A requirement that every output be a grayscale photograph
   • The need to store generated images as audio waveforms