Kuis Pengeditan Perhatian Silang Prompt-to-Prompt

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

1. Informasi internal apa yang digunakan kembali oleh Prompt-to-Prompt untuk melestarikan suatu adegan?
   • Peta perhatian silang menghubungkan kata-kata ke wilayah gambar
   • Piksel keluaran akhir
   • Status pengoptimal model
   • Metadata kompresi gambar
2. Apakah Prompt-to-Prompt memerlukan penyempurnaan model?
   • Ya, pelatihan ulang penuh per edit
   • Tidak, ini adalah teknik tanpa pelatihan
   • Ya, tapi hanya pembuat enkode teks
   • Hanya untuk menambahkan kata-kata baru
3. Untuk menukar 'sepeda' dengan 'sepeda motor' sambil menjaga pemandangan, caranya:
   • Menutupi area sepeda dengan tangan
   • Melatih LoRA baru untuk sepeda motor
   • Memetakan perhatian antara token yang sesuai di dua perintah
   • Menghasilkan gambar yang sepenuhnya independen
4. Apa yang dicapai dengan memberi bobot ulang pada perhatian token?
   • Ini mengubah resolusi gambar
   • Ini menghapus token seluruhnya
   • Ini menyusun ulang kata-kata dalam prompt
   • Ini memperkuat atau melemahkan pengaruh visual kata tersebut
5. Saat Anda menambahkan kata ke prompt, Prompt-to-Prompt:
   • Mempertahankan perhatian untuk token yang tidak berubah dan hanya membiarkan token baru memberikan perhatian baru
   • Mengacak ulang seluruh gambar
   • Abaikan kata yang ditambahkan
   • Beralih ke model dasar yang berbeda
6. Which separate model was trained to follow written image-editing instructions from an input image?
   • InstructPix2Pix, a conditional diffusion editor trained on generated instruction-edit pairs
   • Prompt-to-Prompt, which edits by controlling cross-attention maps during denoising
   • Null-text inversion, which optimizes unconditional embeddings for image inversion
   • LocalBlend, which creates a selected-token mask from attention maps
7. What does the Prompt-to-Prompt LocalBlend feature use to localize a change?
   • A hand-drawn mask required for every Prompt-to-Prompt edit
   • The EXIF metadata of the original image
   • Attention maps for selected prompt words to construct a spatial mask
   • A classifier that identifies image copyright
8. What extra step can enable Prompt-to-Prompt editing of a real photograph?
   • Train a new diffusion model from scratch
   • Convert the photograph into an audio spectrogram
   • Replace every cross-attention layer with a classifier
   • Invert the image into the diffusion model’s latent trajectory first