인페인팅 및 아웃페인팅 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 인페인팅은 무엇을 하나요?
   • 이미지 내부의 마스크된 영역을 재생성합니다.
   • 경계 너머로 이미지를 확장합니다.
   • 텍스트를 음성으로 변환합니다.
   • 이미지 파일을 압축합니다.
2. 아웃페인팅은 무엇을 하나요?
   • 사진에서 색상을 제거합니다.
   • 원래 가장자리를 넘어 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
   • 얼굴 감지
   • 흐릿한 픽셀을 선명하게 합니다.
3. How does RePaint use the known region during diffusion-based inpainting?
   • It permanently freezes every unmasked pixel with no resampling
   • It removes the mask before denoising
   • It repeatedly resamples and conditions generation on known pixels during reverse diffusion
   • It trains a new model from scratch for each image
4. What architecture does LaMa introduce for large-mask image inpainting?
   • A language-only transformer
   • A nearest-neighbor search over captions
   • A fixed-color fill with no learned model
   • Fast Fourier Convolutions with a receptive field that supports image-wide context
5. 마스크된 영역에 나타나는 콘텐츠를 안내하는 것은 무엇입니까?
   • 텍스트 프롬프트 및 주변 픽셀
   • 파일 이름만
   • 기기의 시계
   • 이미지의 압축 수준
6. 아웃페인팅이 재구성에 유용한 이유는 무엇입니까?
   • 주제를 삭제합니다
   • 풍경을 추가하여 사진의 종횡비를 변경할 수 있습니다.
   • 이미지를 암호화합니다
   • 해상도가 떨어지네요
7. Besides Fourier Convolutions, what two components does the LaMa paper identify in its large-mask inpainting method?
   • A speech decoder and image captioner
   • A fixed image palette and nearest-neighbor lookup
   • A high receptive-field perceptual loss and large training masks
   • A video tracker and optical-flow classifier
8. What does a mask specify in an inpainting task?
   • The image’s camera model
   • The order of training examples
   • The output file’s copyright status
   • Which image region is to be modified or synthesized