분류자가 없는 안내 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. Why do diffusion models apply classifier-free guidance?
   • 출력이 컨디셔닝 프롬프트를 얼마나 밀접하게 따르는지 강화하려면
   • 모델을 더 작은 크기로 압축하려면
   • 텍스트 인코더를 완전히 제거하려면
   • 이미지를 오디오로 변환하려면
2. 모델은 분류 없는 지침에 대해 무조건적인 예측을 수행하는 방법을 어떻게 학습합니까?
   • 두 번째 별도의 분류기를 훈련하여
   • 훈련 중에 컨디셔닝을 무작위로 삭제하여
   • 검은색 이미지만 사용하여
   • GPU를 비활성화하여
3. 지침 규모를 늘리면 일반적으로 무엇을 합니까?
   • 항상 다양성을 향상시킵니다.
   • 프롬프트의 영향을 제거합니다.
   • 즉각적인 밀착력을 강화하지만 과포화를 유발할 수 있음
   • 이미지를 회색조로 만듭니다.
4. 분류기가 없는 표준 지침에는 잡음 제거 단계당 대략 몇 개의 순방향 패스가 필요합니까?
   • 영
   • 10
   • 백
   • 2개(조건부 1개, 무조건 1개)
5. 분류자 없는 지침은 분류자 지침에 비해 어떤 이점이 있나요?
   • 별도로 훈련된 분류기가 필요하지 않습니다.
   • 더 많은 훈련 데이터가 필요합니다
   • 텍스트 모델에서만 작동합니다.
   • 확산 과정을 제거합니다.
6. In the common classifier-free guidance formula, what does guidance scale s=0 produce?
   • The conditional prediction with extra amplification
   • The unconditional model prediction without conditioning
   • A prediction from a separately trained classifier
   • A sample with all denoising removed
7. How does classifier-free guidance combine model outputs at inference?
   • It combines two image classifiers
   • It removes the conditional prompt
   • It combines conditional and unconditional score estimates
   • It adds a learned reward model after decoding
8. What does a guidance scale of 1 generally correspond to in the common formulation?
   • The unconditional prediction only
   • A classifier-based gradient
   • A zero-noise image
   • The conditional prediction without extra guidance amplification