Test de editare a instrucțiunilor InstructPix2Pix

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Cum îi spui lui InstructPix2Pix ce să schimbe?
   • Prin scrierea unei instrucțiuni de editare în limbaj simplu
   • Desenând o mască precisă peste regiune
   • Prin încărcarea unei a doua imagini de referință
   • Prin ajustarea glisoarelor pentru fiecare pixel
2. Cum au fost create datele de antrenament ale InstructPix2Pix?
   • Angajând oameni pentru a edita milioane de fotografii
   • Folosind GPT-3 pentru perechile de subtitrări și Prompt-to-Prompt pentru a face perechi de imagini
   • Prin răzuirea fotografiilor înainte/după de pe rețelele sociale
   • Prin mascarea manuală a fiecărei imagini de antrenament
3. Ce controlează cele două scale de ghidare ale InstructPix2Pix?
   • Rezoluție și adâncime de culoare
   • Viteza de antrenament și viteza de inferență
   • Aderența la instrucțiuni versus fidelitatea față de imaginea originală
   • Numărul de obiecte și numărul de culori
4. De ce modelul tinde să lase părți nemenționate ale imaginii în pace?
   • Pentru că editează doar centrul imaginii
   • Pentru că ignoră complet imaginea de intrare
   • Pentru că folosește întotdeauna o mască în interior
   • Pentru că instrucțiunile descriu o schimbare mai degrabă decât o scenă complet nouă
5. Does InstructPix2Pix require separate per-image fine-tuning or inversion before applying an edit?
   • No; the trained model can apply an instruction without per-example fine-tuning or inversion
   • Yes; every image must be used to train a new diffusion model
   • Yes; an artist must invert each pixel by hand
   • No; it edits images without running any diffusion steps
6. Dacă o editare este prea agresivă și pierde subiectul original, ce ajută?
   • Scăderea rezoluției
   • Ridicarea scalei de ghidare a fidelității imaginii
   • Eliminarea textului de instrucțiuni
   • Trecerea la tonuri de gri
7. What is one limitation to check after an InstructPix2Pix edit?
   • The model always preserves every unmentioned pixel exactly
   • The output is guaranteed to match historical truth
   • The model may change details beyond the intended edit
   • Every instruction must be converted into a hand-drawn mask
8. What generative model provided the image prior used in InstructPix2Pix’s synthetic training-data pipeline?
   • AlphaFold
   • șoptește
   • BERT
   • Stable Diffusion