引导式测验 · 中等 等级

定制扩散多概念调音测验

查看自定义扩散的交叉注意调整、少量个性化、正则化以及组合多个概念的受支持方法。

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问题 1 的 8

自定义扩散主要对扩散模型的哪一部分进行微调？

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当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. 自定义扩散主要对扩散模型的哪一部分进行微调？
    • 交叉注意力层中的关键和价值投影
    • U-Net 中的每个权重
    • 仅 VAE 解码器
    • 文本分词器
  2. 与单一概念方法相比，定制扩散最值得注意的是什么？
    • 生成视频而不是图像
    • 在一个场景中组合多个新学到的概念
    • 根本不需要图像
    • 仅在 CPU 上运行
  3. What minimum number of training images did the Custom Diffusion paper report using in some experiments?
    • As few as four images
    • At least 500 images
    • Exactly one image in every experiment
    • The paper specifies no concept images
  4. 为什么自定义扩散使用来自概念更广泛类别的一组正则化图像？
    • 加快 VAE
    • 提高图像分辨率
    • 删除水印
    • 防止概念词的过度拟合和语言漂移
  5. 两个单独训练的自定义扩散概念如何一起使用？
    • 通过对调整后的权重进行约束优化来合并它们
    • 它们永远不能结合在一起
    • 通过对输入图像进行平均
    • 通过从头开始重新训练完整模型
  6. What proportion of model weights did the Custom Diffusion paper report storing for its tuned subset?
    • About 3% of the model weights
    • All model weights plus a new model copy
    • No trained parameters at all
    • A fixed 50% of the model weights
  7. Besides merging separately tuned models, how does Custom Diffusion support learning multiple concepts?
    • It requires a separate foundation model for every prompt
    • It replaces all cross-attention with a fixed lookup table
    • It can train for multiple concepts jointly
    • It can only learn one concept per model
  8. In a cross-attention layer, what do the tuned text-side key and value projections help associate?
    • Image pixels with internet search results
    • The diffusion timestep with the model's source code
    • Audio frequencies with a document's page number
    • Prompt concepts with features in the image latent representation