Вікторина з малювання та малювання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

1. Що робить inpainting?
   • Відновлює замасковану область всередині зображення
   • Розширює зображення за його межі
   • Перетворює текст на мовлення
   • Стискає файли зображень
2. Що робить замальовування?
   • Видаляє колір із фотографій
   • Створює новий вміст за межами оригінального
   • Розпізнає обличчя
   • Збільшує різкість розмитих пікселів
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. Що керує вмістом, який з’являється в замаскованій області?
   • Текстове повідомлення та навколишні пікселі
   • Тільки ім'я файлу
   • Годинник пристрою
   • Рівень стиснення зображення
6. Чому замальовування корисне для рефреймінгу?
   • Він видаляє тему
   • Він може змінити співвідношення сторін фотографії, додавши пейзаж
   • Він шифрує зображення
   • Це зменшує роздільну здатність
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