Questionário vinculado ao guia · Médio Nível

Questionário de orientação sem classificador

Revise a orientação sem classificador, o abandono condicional, a compensação qualidade-diversidade, os custos de inferência e a escala de orientação. Verifique o escopo e as suposições.

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Pergunta 1 de 8

Why do diffusion models apply classifier-free guidance?

Visualize cada pergunta8 perguntas

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. Why do diffusion models apply classifier-free guidance?
    • Para fortalecer o quão próximo a saída segue o prompt de condicionamento
    • Para compactar o modelo em um tamanho menor
    • Para remover totalmente o codificador de texto
    • Para converter imagens em áudio
  2. Como um modelo aprende a fazer previsões incondicionais para orientação sem classificador?
    • Treinando um segundo classificador separado
    • Ao abandonar aleatoriamente o condicionamento durante o treinamento
    • Usando apenas imagens pretas
    • Ao desabilitar a GPU
  3. O que o aumento da escala de orientação geralmente faz?
    • Sempre melhora a diversidade
    • Remove a influência do prompt
    • Fortalece a adesão imediata, mas pode causar supersaturação
    • Torna a imagem em tons de cinza
  4. Aproximadamente quantas passagens de avanço por etapa de eliminação de ruído a orientação padrão sem classificador exige?
    • zero
    • Dez
    • Cem
    • Dois (um condicional, um incondicional)
  5. Que vantagem a orientação sem classificador tem sobre a orientação do classificador?
    • Não precisa de classificador treinado separadamente
    • Requer mais dados de treinamento
    • Funciona apenas em modelos de texto
    • Elimina o processo de difusão
  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