Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Câu đố về mô hình nhất quán

Hiểu cách các mô hình nhất quán học cách tạo một bước hoặc vài bước từ quỹ đạo khuếch tán và các ràng buộc ranh giới.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanMô hình nhất quán
Câu hỏi 1 của 8

Mô hình nhất quán giải quyết vấn đề cốt lõi nào với các mô hình khuếch tán?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. Mô hình nhất quán giải quyết vấn đề cốt lõi nào với các mô hình khuếch tán?
    • Lấy mẫu khuếch tán chậm vì cần nhiều bước lặp
    • Khuếch tán không thể tạo ra hình ảnh màu
    • Khuếch tán sử dụng quá ít bộ nhớ
    • Khuếch tán chỉ hoạt động trên văn bản
  2. Đặc tính 'tự nhất quán' mà các mô hình này được huấn luyện để đáp ứng là gì?
    • Mọi hình ảnh phải có cùng màu
    • Mọi điểm trên quỹ đạo chuyển nhiễu thành dữ liệu đều ánh xạ tới cùng một điểm cuối sạch
    • Mô hình phải đồng ý với người gắn nhãn
    • Đầu ra phải bằng nhiễu đầu vào
  3. Hàm nhất quán phải thỏa mãn điều kiện biên nào tại thời điểm 0?
    • Nó phải tạo ra tiếng ồn thuần túy
    • Nó phải xuất ra một hình ảnh màu đen
    • Nó phải hoạt động như danh tính (trả lại đầu vào không thay đổi)
    • Nó phải xuất ra giá trị trung bình của tập dữ liệu
  4. Làm thế nào có thể tạo ra một mô hình nhất quán từ một mô hình phổ biến hiện có?
    • Bằng cách xóa ngẫu nhiên một nửa lớp của nó
    • Bằng cách chuyển đổi nó thành cây quyết định
    • Bằng cách đào tạo nó chỉ trên dữ liệu văn bản
    • Bằng cách chưng cất nhất quán mô hình khuếch tán đã được huấn luyện trước
  5. Kỹ thuật nào ổn định việc đào tạo nhất quán bằng cách cung cấp các mục tiêu học tập?
    • Mạng mục tiêu được cập nhật dưới dạng đường trung bình động hàm mũ
    • Xóa ngẫu nhiên chức năng mất
    • Nhân đôi tốc độ học tập mỗi bước
    • Chỉ sử dụng một hình ảnh đào tạo
  6. How many sampling steps did the Latent Consistency Models paper report for high-quality 768×768 image generation?
    • Hundreds of steps in every setting
    • Two to four sampling steps
    • Exactly one training epoch
    • No sampling or model evaluation
  7. What are two training routes introduced for consistency models?
    • Only supervised image classification
    • Only adversarial training with a discriminator
    • Consistency distillation from a pretrained diffusion model and standalone consistency training
    • Token prediction and masked language modeling
  8. Which zero-shot image-editing tasks did the consistency-model paper demonstrate?
    • Speech diarization and speaker verification
    • Machine translation and summarization
    • Database query planning and code completion
    • Inpainting, colorization and super-resolution