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AIGC算法工程师 面试八股文_aigc面试八股
作者：运维做开发 | 2024-07-17 18:31:08
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aigc面试八股
目录
2、什么是重参数化技巧？Diffusion Models和VAE中的重参数化技巧是如何使用的？
3、什么是马尔可夫过程？DDPM中的马尔可夫链是如何定义的？
5、VAE和Diffusion Models中的变分推断是什么？
7、简述Diffusion Models、VAE之间的区别和联系
8、简述Diffusion Models与GANs之间的区别和联系
12、Stable Diffusion中是如何注入文本信息的？
13、Latent diffusion相比DDPM有哪些改进？
15、什么是noise scheduler (扩散模型中的参数和分别代表什么)？
17、简述Classifier-free guidance的原理？
18、Guidance Scale较大为什么会破坏噪声预测分布？
19、有哪些常见的/经典的Diffusion models加速方法？
25、为什么Stable Diffusion可能会出现细节信息失真？
2、什么样的水平(学历、论文、项目、实习)可以冲AIGC视觉方向？
4、现在Diffusion Models还有哪些方向值得研究(好发论文)？
八股文
1、简述DDPM的算法原理
扩散模型包括两个过程：前向过程（forward process）和反向过程（reverse process），其中前向过程又称为扩散过程（diffusion process），如下图所示。无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markov chain），其中反向过程可以用来生成数据，这里我们将通过变分推断来进行建模和求解。
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