Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Вікторина з інтерактивного редагування DragGAN

Ознайомтеся з точками керування DragGAN, наглядом за рухом, відстеженням точок, оновленнями латентного простору, масками та методами подальшого редагування перетягування.

Пов'язані напрямні шляхиІнтерактивне редагування Draggan
Питання 1 з 8

Як користувач редагує зображення в DragGAN?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Як користувач редагує зображення в DragGAN?
    • Перетягуючи точки ручки до цільових точок
    • Введенням текстової підказки
    • Вибираючи з попередньо встановлених фільтрів
    • Записавши голосову команду
  2. Які два чергуються основні кроки DragGAN?
    • Кодування та декодування
    • Контроль руху та відстеження точок
    • Обрізка та зміна розміру
    • Розмиття та підвищення різкості
  3. Чому зміни DragGAN виглядають реалістично, а не змащено?
    • Він використовує додаткові фільтри різкості
    • Він копіює пікселі зі стокових фотографій
    • Редагування залишаються на колекторі отриманих зображень GAN
    • Це збільшує роздільну здатність зображення
  4. Чим керує додаткова маска в DragGAN?
    • Формат файлу зображення
    • Палітра кольорів
    • Вихідна роздільна здатність
    • Які регіони можна переміщувати під час редагування
  5. На якому майданчику у 2023 році відбулася помітна презентація DragGAN?
    • СИГРАФ
    • Олімпіада
    • Кулінарний конкурс
    • Музичний фестиваль
  6. Який наступний напрямок розширив редагування перетягування за межі GAN?
    • Перетягніть редагування аудіофайлів
    • Керування на основі перетягування для моделей дифузії
    • Перетягніть редагування для електронних таблиць
    • Повне видалення редагування
  7. What does DragGAN’s point-tracking step do after an editing update?
    • It translates the image caption
    • It chooses a new GAN architecture
    • It relocates the handle to the feature’s new position in the generated image
    • It erases the target point from the image
  8. Which follow-up approach applies drag-based editing to real photographs using a diffusion model?
    • CycleGAN
    • SPADE
    • EnCodec
    • DragDiffusion