视频 AIGC 算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

视频AIGC算法工程师岗位招聘考试试卷及答案填空题（共10题，每题1分）1.视频AIGC核心模型架构常基于______2.视频扩散模型噪声预测的目标函数通常是______3.视频风格迁移经典模型是______4.视频帧插值常见算法有______5.视频AIGC评价指标除FID外还有______6.生成视频分辨率上限常受限于______7.文本到视频生成关键步骤含文本编码、______、视频解码8.视频扩散模型时间维度建模方法有______9.视频补帧可提升视频的______10.RunwayML核心技术是______单项选择题（共10题，每题2分）1.以下非视频AIGC核心架构的是？A.TransformerB.CNNC.RNND.SVM2.视频扩散模型“去噪”本质是？A.加噪声B.预测噪声并减去C.生成新帧D.风格迁移3.CLIP模型在文本到视频中的作用是？A.编码文本和图像B.生成视频帧C.补帧D.风格迁移4.衡量生成视频多样性的指标是？A.FIDB.ISC.LPIPSD.PSNR5.光流法核心是计算？A.帧间像素位移B.颜色相似度C.分辨率D.帧率6.StableVideoDiffusion（SVD）基础是？A.StableDiffusionB.GPT-4C.DALL-E3D.MidJourney7.视频时间一致性关键是？A.帧间无关B.帧间特征关联C.高分辨率D.短时长8.不用于视频AIGC的技术是？A.扩散模型B.GANC.自编码器D.线性回归9.CycleGAN核心约束是？A.循环一致性B.颜色一致性C.分辨率一致D.帧率一致10.视频AIGC主流生成帧率是？A.10fpsB.24fpsC.60fpsD.120fps多项选择题（共10题，每题2分）1.视频AIGC核心技术包括？A.扩散模型B.GANC.光流法D.CLIP2.文本到视频生成关键环节有？A.文本嵌入B.时空建模C.视频帧生成D.后处理3.视频AIGC评价指标含？A.FIDB.ISC.LPIPSD.SSIM4.视频补帧常用方法有？A.光流插值B.DAINC.帧复制D.3D卷积插值5.主流视频AIGC工具/模型有？A.RunwayGen-2B.SVDC.PikaLabsD.StableDiffusion6.视频扩散模型时间建模方式有？A.3D卷积B.时空注意力C.帧级TransformerD.2D卷积+时间拼接7.视频风格迁移应用场景有？A.电影特效B.短视频创作C.广告制作D.视频修复8.视频AIGC显存优化方法有？A.混合精度训练B.梯度累积C.模型剪枝D.高分辨率训练9.视频AIGC挑战包括？A.时间一致性B.高分辨率生成C.长视频生成D.真实感10.文本编码常用模型有？A.BERTB.CLIPTextEncoderC.GPTD.RoBERTa判断题（共10题，每题2分）1.视频AIGC只能生成短视频，不能生成长视频。（）2.扩散模型比GAN更适合生成高质量视频。（）3.CLIP可实现文本与图像跨模态匹配。（）4.视频帧插值可提升低帧率视频流畅度。（）5.FID越低表示生成视频质量越好。（）6.SVD是基于StableDiffusion的文本到视频模型。（）7.视频风格迁移无需考虑帧间一致性。（）8.光流法仅用于帧插值，不用于其他任务。（）9.生成视频分辨率越高，计算资源需求越大。（）10.文本越详细，生成视频效果一定越好。（）简答题（共4题，每题5分）1.简述视频扩散模型的基本原理。2.文本到视频生成的关键步骤有哪些？3.视频帧插值的作用及常用算法是什么？4.视频AIGC中时间一致性的挑战及解决方法？讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡视频AIGC的生成质量、速度与计算资源？2.视频AIGC的伦理风险及应对措施有哪些？---答案部分填空题答案1.Transformer2.均方误差（MSE）3.CycleGAN4.光流法（或DAIN/RIFE）5.InceptionScore（IS）6.显存（或计算资源）7.时空建模8.3D卷积（或时空注意力）9.帧率（或流畅度）10.扩散模型单项选择题答案1.D2.B3.A4.B5.A6.A7.B8.D9.A10.B多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABD5.ABC6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD判断题答案1.×2.√3.√4.√5.√6.√7.×8.×9.√10.×简答题答案1.视频扩散模型原理：基于“扩散-去噪”过程：训练时向真实视频逐步加高斯噪声，学习噪声预测器（如3DU-Net）；推理时从随机噪声序列开始，逐步用预测噪声减去，得到清晰视频。核心是时空建模（3D卷积/注意力）保证帧间一致性，生成更稳定高质量。2.文本到视频关键步骤：①文本编码（CLIP将文本转嵌入）；②时空建模（结合文本嵌入与噪声，用3D卷积/注意力关联帧）；③帧生成（逐帧/批量生成）；④后处理（插值提升帧率、超分等）。核心是跨模态对齐与时空一致性。3.帧插值作用与算法：作用是提升低帧率视频流畅度（15→30fps）。算法：①传统（光流法）；②深度学习（DAIN结合光流+深度、RIFE实时生成）。深度学习效果更优，处理复杂运动。4.时间一致性挑战与解决：挑战是帧间闪烁、物体突变。解决：①时空建模（3D卷积/注意力）；②帧间一致性损失（相邻帧特征差异最小）；③前帧条件引导；④后处理插值平滑。讨论题答案1.平衡质量、速度与资源：①模型优化（混合精度、剪枝/量化、蒸馏）；②训练策略（梯度累积、分布式）；③推理优化（动态分辨率、批量生成、