图像生成面试指南

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题目目录

18 道原题
  1. 扩散模型训练和采样分别在做什么?

    原题
  2. 为什么在 latent space 生成?

    原题
  3. ε、x0、v 参数化有什么区别?

    原题
  4. Flow Matching 与扩散是什么关系?

    原题
  5. Classifier-free guidance 为什么有效?

    原题
  6. U-Net 与 DiT 如何选?

    原题
  7. 怎样提升 prompt 中数量和空间关系的正确率?

    原题
  8. 如何减少采样步数?

    原题
  9. 训练 loss 继续下降,但人评质量停滞,怎样分析?

    原题
  10. 模型生成文字经常拼错,瓶颈可能在 tokenizer、数据还是生成主干?

    原题