05_视频生成训练与工程优化

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

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23 道原题
  1. Diffusion 与 Flow Matching 在工程训练上各有什么关注点?

    原题
  2. CFG dropout、EMA、timestep sampling 和 loss weighting 分别解决什么问题?

    原题
  3. 视频训练吞吐低,应该从哪些环节排查?

    原题
  4. 视频模型训练中如何做显存优化,而不是简单减 batch?

    原题
  5. 数据并行、张量并行、序列并行和 FSDP 如何组合?

    原题
  6. 视频生成线上推理为什么常常慢在不止一个地方?

    原题
  7. 视频生成推理加速有哪些工程路线?各自代价是什么?

    原题
  8. 工业部署中如何设计质量、延迟、吞吐和成本的分层策略?

    原题
  9. 为什么视频生成不能依赖单一指标判断模型好坏?

    原题
  10. 一个视频生成评估体系应包含哪些核心维度?

    原题