图像生成面试指南
扩散模型训练和采样分别在做什么？
原题为什么在 latent space 生成？
原题ε、x0、v 参数化有什么区别？
原题Flow Matching 与扩散是什么关系？
原题Classifier-free guidance 为什么有效？
原题U-Net 与 DiT 如何选？
原题怎样提升 prompt 中数量和空间关系的正确率？
原题如何减少采样步数？
原题训练 loss 继续下降，但人评质量停滞，怎样分析？
原题模型生成文字经常拼错，瓶颈可能在 tokenizer、数据还是生成主干？
原题如何做主体一致的多图故事生成？
原题Inpainting 为什么容易出现边界和光照不一致？
原题数据去重太强会不会损害长尾概念学习？
原题如何为电商图生成建立离线到线上评测？
原题蒸馏后模型更快但多样性下降，如何证明并修复？
原题同一模型怎样同时服务高质量离线创作和低延迟在线预览？
原题如何定位某个概念来自训练数据记忆还是组合泛化？
原题图像生成中的安全过滤放在输入、生成过程还是输出？
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