Bài kiểm tra Inpainting và Outpainting

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

1. Inpainting có tác dụng gì?
   • Tái tạo vùng bị che bên trong hình ảnh
   • Mở rộng hình ảnh ra ngoài đường viền của nó
   • Chuyển đổi văn bản thành giọng nói
   • Nén tập tin hình ảnh
2. Outpainting làm gì?
   • Loại bỏ màu khỏi ảnh
   • Tạo nội dung mới ngoài các cạnh ban đầu
   • Phát hiện khuôn mặt
   • Làm sắc nét các pixel bị mờ
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. Điều gì hướng dẫn nội dung xuất hiện trong vùng bị che?
   • Lời nhắc văn bản và các pixel xung quanh
   • Chỉ có tên tập tin
   • Đồng hồ của thiết bị
   • Mức độ nén của hình ảnh
6. Tại sao outpainting lại hữu ích cho việc chỉnh sửa khung hình?
   • Nó xóa chủ đề
   • Nó có thể thay đổi tỷ lệ khung hình của ảnh bằng cách thêm phong cảnh
   • Nó mã hóa hình ảnh
   • Nó làm giảm độ phân giải
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