İç Boyama ve Dış Boyama Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. İç boyama ne işe yarar?
   • Görüntünün içinde maskelenmiş bir bölgeyi yeniden oluşturur
   • Bir görüntüyü sınırlarının ötesine genişletir
   • Metni konuşmaya dönüştürür
   • Görüntü dosyalarını sıkıştırır
2. Dış boyama ne işe yarar?
   • Fotoğraflardan rengi kaldırır
   • Orijinal sınırların ötesinde yeni içerik üretir
   • Yüzleri algılar
   • Bulanık pikselleri keskinleştirir
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. Maskelenmiş bir bölgede görünen içeriği yönlendiren şey nedir?
   • Bir metin istemi ve çevresindeki pikseller
   • Yalnızca dosya adı
   • Cihazın saati
   • Resmin sıkıştırma düzeyi
6. Dış boyama neden yeniden çerçeveleme için faydalıdır?
   • Konuyu siliyor
   • Manzara ekleyerek fotoğrafın en boy oranını değiştirebilir
   • Görüntüyü şifreliyor
   • Çözünürlüğü azaltır
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