Kuis Model Konsistensi

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

1. Masalah inti apa dalam model difusi yang diatasi oleh model konsistensi?
   • Pengambilan sampel difusi lambat karena memerlukan banyak langkah berulang
   • Difusi tidak dapat menghasilkan gambar berwarna
   • Difusi menggunakan terlalu sedikit memori
   • Difusi hanya berfungsi pada teks
2. Properti 'konsistensi diri' apa yang ingin dipenuhi oleh model yang dilatih ini?
   • Setiap gambar harus memiliki warna yang sama
   • Setiap titik pada lintasan kebisingan-ke-data dipetakan ke titik akhir bersih yang sama
   • Model harus sesuai dengan pemberi label manusia
   • Outputnya harus sama dengan noise input
3. Kondisi batas apa yang harus dipenuhi oleh fungsi konsistensi pada waktu nol?
   • Itu harus menghasilkan kebisingan murni
   • Itu harus menampilkan gambar hitam
   • Itu harus bertindak sebagai identitas (mengembalikan input tanpa perubahan)
   • Itu harus menampilkan rata-rata kumpulan data
4. Bagaimana model konsistensi dapat dibuat dari model difusi yang sudah ada?
   • Dengan menghapus separuh lapisannya secara acak
   • Dengan mengubahnya menjadi pohon keputusan
   • Dengan melatihnya hanya pada data teks
   • Dengan distilasi konsistensi model difusi yang telah dilatih sebelumnya
5. Teknik apa yang menstabilkan pelatihan konsistensi dengan memberikan target pembelajaran?
   • Jaringan target diperbarui sebagai rata-rata pergerakan eksponensial
   • Menghapus fungsi kerugian secara acak
   • Menggandakan kecepatan pembelajaran setiap langkah
   • Hanya menggunakan satu gambar pelatihan
6. How many sampling steps did the Latent Consistency Models paper report for high-quality 768×768 image generation?
   • Hundreds of steps in every setting
   • Two to four sampling steps
   • Exactly one training epoch
   • No sampling or model evaluation
7. What are two training routes introduced for consistency models?
   • Only supervised image classification
   • Only adversarial training with a discriminator
   • Consistency distillation from a pretrained diffusion model and standalone consistency training
   • Token prediction and masked language modeling
8. Which zero-shot image-editing tasks did the consistency-model paper demonstrate?
   • Speech diarization and speaker verification
   • Machine translation and summarization
   • Database query planning and code completion
   • Inpainting, colorization and super-resolution