Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Вікторина з редагування інструкцій InstructPix2Pix

Дізнайтеся, як InstructPix2Pix перетворює письмові інструкції редагування на зміни зображення, як його навчальні пари були синтезовані та що може піти не так.

Пов'язані напрямні шляхиРедагування інструкцій Instructpix2pix
Питання 1 з 8

Як сказати InstructPix2Pix, що змінити?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Як сказати InstructPix2Pix, що змінити?
    • Написавши інструкцію редагування простою мовою
    • Намалювавши точну маску над регіоном
    • Завантаживши друге еталонне зображення
    • Регулюючи повзунки для кожного пікселя
  2. Як створювалися навчальні дані InstructPix2Pix?
    • Наймаючи людей для редагування мільйонів фотографій
    • Використання GPT-3 для пар підписів і Prompt-to-Prompt для створення пар зображень
    • Збираючи фотографії до/після з соціальних мереж
    • Вручну маскуючи кожне навчальне зображення
  3. Чим керують дві вказівні шкали InstructPix2Pix?
    • Роздільна здатність і глибина кольору
    • Швидкість навчання та швидкість висновку
    • Дотримання інструкції проти вірності оригінальному зображенню
    • Кількість предметів і кількість кольорів
  4. Чому модель намагається залишити в спокої незгадані частини зображення?
    • Тому що він редагує лише центр зображення
    • Оскільки він повністю ігнорує вхідне зображення
    • Тому що він завжди використовує маску всередині
    • Оскільки інструкції описують зміну, а не абсолютно нову сцену
  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. Що допоможе, якщо редагування надто агресивне та втрачає оригінальну тему?
    • Зниження роздільної здатності
    • Підвищення шкали вказівок щодо точності зображення
    • Видалення тексту інструкції
    • Перехід на відтінки сірого
  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
    • Шепіт
    • БЕРТ
    • Stable Diffusion