Kuis DreamBoth

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

1. Apa yang DreamBooth modifikasi yang tidak dilakukan Inversi Tekstual?
   • Bobot model sebenarnya
   • Hanya teks perintah
   • Format file gambar
   • Driver GPU pengguna
2. Apa tujuan hilangnya preservasi DreamBooth?
   • Untuk mempercepat rendering gambar
   • Untuk mencegah overfitting dan menjaga konsep kelas yang lebih luas
   • Untuk memperkecil ukuran file
   • Untuk menghapus latar belakang
3. Bagaimana subjek biasanya direferensikan dalam petunjuk pelatihan DreamBooth?
   • Dengan nama lengkap aslinya
   • Hanya dengan ID numerik
   • Dengan cara yang langka ditambah kata kelas, seperti 'sks dog'
   • Dengan emoji
4. Kira-kira berapa banyak gambar subjek yang dibutuhkan DreamBooth?
   • Ribuan
   • Tepat satu
   • Seratus
   • Sekitar jam 3 sampai jam 5
5. Apa keuntungan umum dalam menggunakan DreamBooth?
   • Penyimpanan lebih besar dan komputasi lebih banyak dibandingkan metode ringan
   • Kualitas gambar lebih rendah dibandingkan embeddings
   • Ini hanya berfungsi pada teks, bukan gambar
   • Tidak memerlukan pelatihan sama sekali
6. Kombinasi manakah yang kini banyak digunakan untuk membuat DreamBooth lebih ringan?
   • DreamBooth dengan OCR
   • DreamBooth dengan LoRA
   • DreamBooth dengan GPS
   • DreamBooth dengan model audio
7. What subject variations did the DreamBooth paper demonstrate in generated images?
   • Only the exact camera angle from the training photos
   • Only the original background pixels
   • The subject could appear in novel scenes, poses, views and lighting
   • Different subjects with no relation to the reference
8. What kind of model parameters does LoRA adapt?
   • Only the image file metadata
   • A new pixel palette for every output
   • The dataset labels without changing model computation
   • Low-rank update matrices added to selected weight transformations