02_AI视频生成核心架构

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

18 道原题
  1. 视频生成模型为什么需要条件表示?一定要使用独立条件编码器吗?

    原题
  2. T5、CLIP 文本编码器与视觉条件编码路径分别保留什么信息?

    原题
  3. 如何选择 Cross-Attention、AdaLN、拼接与残差控制分支?

    原题
  4. 为什么视频生成通常选择 latent space?它把哪些问题留给了 VAE?

    原题
  5. Video VAE 相比逐帧 Image VAE 多解决了什么?causal 与 non-causal 如何选择?

    原题
  6. Video VAE 的空间压缩、时间压缩和 latent 通道数应如何权衡?

    原题
  7. 视频扩散模型训练时究竟学什么?为什么不能理解为逐帧去噪?

    原题
  8. Diffusion、Flow Matching 与 Rectified Flow 是什么关系?

    原题
  9. 训练路径、推理时间步、数值求解器与 CFG 分别控制什么?

    原题
  10. U-Net 为什么适合扩散去噪?扩展到视频时需要改什么?

    原题