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文档简介
一、单项选择题
1.以下是AIGC的核心特征的是()。A.仅能生成文本类内容B.生成的内容只能用于娱乐领域C.利用人工智能技术自动生成多模态内容D.生成内容的效率远低于UGC【正确答案】C【答案解析】AIGC,即生成式人工智能,是一种利用人工智能技术自动生成内容的新型方式。
2.AIGC在复杂推理任务上存在局限性,其核心原因是()。A.AIGC无法获取足够的复杂任务相关数据B.AIGC缺乏人类的思维深度和创造力,难以综合多因素灵活推理判断C.复杂推理任务对文本格式要求过高,AIGC难以满足D.目前技术无法支持AIGC处理涉及专业领域的任务【正确答案】B【答案解析】AIGC在复杂推理任务上存在局限性。它缺乏人类的思维深度和创造力,无法像人类专家一样综合考虑各种因素,进行灵活的推理和判断。
3.下列不属于AIGC工具的主要类型的是()。A.文本生成类工具B.数据采集类工具C.音频生成类工具D.多模态生成工具【正确答案】B【答案解析】AIGC工具的主要类型包括交本生成类工具、图像生成类工具、音频生成类工具、视频生成类工具、多模态生成工具。
4.根据文生图工具的工作原理,其生成图像的关键前提是()。A.用户提供已有的参考图像素材B.用户输入一段精准的描述性文本C.工具自动抓取网络热门图像模板D.用户手动标注图像的色彩与构图细节【正确答案】B【答案解析】文生图:用户只需输入一段精准的描述性文本,文生图工具通过复杂的算法和深度学习模型,生成高度贴合文本描述的图像。
5.下列选项中,全球首个被授予作曲家身份的人工智能是()。A.ElevenLabsB.VoicemodC.AIVAD.MidJourney【正确答案】C【答案解析】AIVA是全球首个被授予作曲家身份的人工智能,其专业性和创新性得到行业权威认可。
6.下列选项最能体现多模态生成工具的跨媒体生成能力的是()。A.根据小说文本生成对应的文字摘要B.依据风景照片生成一段描述性文字C.结合产品文案、产品图片和宣传音频,生成产品宣传视频D.将演讲音频转换为文字稿【正确答案】C【答案解析】跨媒体生成能力的核心是深度整合文本、图像、音频等多种模态的数据并生成融合多模态的内容。
7.StableDiffusion能够在消费级GPU上高效运行的主要原因是()。A.它生成图像时从清晰图像开始,而非纯噪声B.它采用潜在空间技术,降低了图像生成过程的计算复杂度C.它无需经过迭代过程,可一次性生成图像D.它仅能生成低分辨率图像,对硬件要求较低【正确答案】B【答案解析】StableDiffusion将逐步去噪过程放在潜在空间中进行,显著降低了计算复杂度,使得在消费级GPU上也能高效运行。
8.与文生图面板相比,图生图面板的不同之处主要体现在()。A.多了一个用于输入文本描述的区域B.多了一个上传图片的面板C.少了参数调整的功能模块D.只能生成固定风格的图像【正确答案】B【答案解析】与文生图面板相比,图生图面板的不同之处是多了一个上传图片的面板。
9.在文生图像的生成过程中,直接影响图像生成的处理步骤的关键参数是()。A.采样方法B.图片尺寸C.迭代步数D.生成批次【正确答案】C【答案解析】在文生图像生成过程中,设置迭代步数决定图像生成的处理步骤。
10.在文生图工具中,负向提示词的核心作用是()。A.直接定义生成图像中必须包含的元素或风格B.明确告知模型不希望出现在图像中的内容,以优化生成效果C.提升生成图像的分辨率,使其达到高清标准D.替代正向提示词,独立引导模型生成符合需求的图像【正确答案】B【答案解析】在文生图工具中,负向提示词的核心作用是明确告知模型不希望出现在图像中的内容,以优化生成效果。
11.以下不属于DALL·E3模型当前局限性的是()。A.对冷门文化符号生成质量不稳定B.过度安全限制,误拦截合理请求C.生成多视角图像时物体可能形变D.推理速度慢【正确答案】D【答案解析】推理速度是DALL·E3的性能优势。
12.关于MidJourney的特点,下列说法错误的是()。A.依赖提示词调整生成细节B.对冷门文化元素生成效果不稳定C.可以本地部署或定制微调D.可以实现端到端优化【正确答案】C【答案解析】MidJourney受闭源限制,无法本地部署或定制微调,依赖官方API更新。
13.关于提示词的作用,下列说法错误的是()。A.提示词能决定模型输出的质量B.提示词可提升效率,降低成本C.提示词不具备适应不同场景的灵活性D.提示词有助于推动AI的可解释性与安全性【正确答案】C【答案解析】提示词的重要性:决定模型输出的质量;提升效率,降低成本;适应不同场景的灵活性;推动AI的可解释性与安全性。
14.以下不属于提示词实践建议的是()。A.定义清晰的目标和约束条件B.复杂任务拆解为多轮提问C.通过测试反馈优化提示词,利用A/B测试对比效果D.完全依赖AI自主生成提示词,无需人工干预【正确答案】D【答案解析】实践建议强调人工对提示词进行定义、拆解、迭代等操作,并非完全依赖AI自主生成。
15.关于游戏行业AI应用,下列说法错误的是()。A.程序化生成与AI辅助的工业化管线能提升美术资源生产效率和质量B.AI生成基础场景元素后,美术师可进行优化整合,实现高效个性化美术制作C.游戏行业对AI技术的应用只局限于美术创作领域D.AI可根据玩家行为偏好生成个性化游戏剧情和任务,提升玩家参与度【正确答案】C【答案解析】游戏行业对AI技术的应用不仅局限于美术创作,还逐渐扩展到游戏设计、剧情生成、玩家行为分析等多个领域。
16.关于AI生成的超现实主义元素在广告设计中的作用,下列说法错误的是()。A.能将古典画风与现代产品结合,创造独特视觉效果吸引消费者B.可通过强烈视觉冲击提升广告吸引力,激发消费者购买欲望C.能带来视觉冲击力,但无法传达品牌价值和文化内涵D.结合古典艺术与现代产品,可展现品牌文化底蕴与创新精神【正确答案】C【答案解析】AI生成的超现实主义元素不仅具有视觉冲击力,还能够传达出独特的品牌价值和文化内涵。
17.以下属于AI的社会风险的是()。A.训练数据来源问题B.新兴解决方案探索C.生成结果归属界定D.虚假信息传播【正确答案】D【答案解析】训练数据来源问题、新兴解决方案探索、生成结果归属界定属于AI的版权争议。
18.关于StableDiffusion模型图生图的原理,下列说法错误的是()。A.其底层逻辑基于深度学习B.图生图实现过程分为前向扩散和反向去噪生成两个阶段C.前向扩散过程是把输入的真实图像逐步转化为随机噪声D.反向去噪生成过程是从真实图像开始,逐步还原出更接近随机噪声的图像【正确答案】D【答案解析】反向去噪生成过程是从生成随机噪声开始,通过学习逐步还原出尽可能接近真实图像的图像。
19.关于StableDiffusion中图生图的“局部重绘”功能,下列说法正确的是()。A.对图像整体进行修改B.允许用户精确修改图像中的特定部分C.必须完全替换原图内容,无法保留图像中未选择的区域D.只能修改图像的色彩风格,无法调整元素的形态或动作【正确答案】B【答案解析】局部重绘允许用户精确修改图像中的特定部分,如更改人物的表情、动作等。
20.关于涂鸦重绘功能,下列说法正确的是()。A.对图像整体风格进行调整,无法添加个性化道具B.允许用户在生成的图像上直接手绘涂鸦,且能实时看到涂鸦与原图的融合效果C.只能用于修复图像,不能添加新的元素D.操作后无法看到涂鸦内容与原图的融合效果,需要单独保存查看【正确答案】B【答案解析】涂鸦重绘允许用户在生成的图像上直接进行手绘涂鸦,并实时看到涂鸦内容与原图的融合效果。适用于添加个性化道具或修复不满意的部分。
21.关于蒙版图,下列说法错误的是()。A.蒙版图用于控制图像显示范围或编辑区域B.白色区域表示完全可见或完全选中C.黑色区域表示完全隐藏或未选中D.灰色区域表示完全透明或完全未选中【正确答案】D【答案解析】蒙版图是一种用于控制图像显示范围或编辑区域的特殊图像或图层。它通常以黑白或灰度形式表示,灰色区域表示部分透明或部分选中。
22.关于图层蒙版,下列说法错误的是()。A.专业图像处理软件的核心功能B.通过黑白灰度控制图层不同区域的透明度C.支持画笔、渐变等多种编辑方式D.在视频合成和3D渲染中至关重要【正确答案】D【答案解析】Alpha通道蒙版在视频合成和3D渲染中至关重要。
23.以下关于蒙版图应用场景的描述,错误的是()。A.在专业摄影后期处理中,能实现精准的局部色彩校正与光影调整B.在影视特效制作里,无法进行复杂动态遮罩与跟踪合成C.在人工智能与计算机视觉领域,可用于高精度目标检测与识别D.在平面设计与数字艺术中,可用于创意图像合成与拼贴【正确答案】B【答案解析】在影视特效制作里,可以进行复杂动态遮罩与跟踪合成。
24.关于生成对抗网络的训练过程,下列说法错误的是()。A.初始化时,生成器和判别器的权重和偏置通常随机初始化B.交替训练过程中,先训练判别器,再固定判别器权重训练生成器C.判别器的损失是衡量其正确分类真实与生成样本能力的二元交叉熵损失D.理想的纳什均衡点处,判别器对生成样本和真实样本的判断概率接近1【正确答案】D【答案解析】理想的纳什均衡点处,判别器对生成样本和真实样本的判断概率接近0.5。
25.关于扩散模型和GAN的对比,下列说法错误的是()。A.扩散模型训练稳定性高,相对无模式崩溃B.GAN生成质量高,但易出现模式缺失或崩溃C.扩散模型有显式概率解释,基于似然、KL散度等D.GAN推断速度慢,需多步迭代【正确答案】D【答案解析】扩散模型推断速度慢,需多步迭代。
26.关于F.1系列模型特性,下列说法错误的是()。A.能够基于自然语言指令生成创意内容,支持创意自由发挥B.对输入文本中的细节信息有较好的捕捉能力,可精准响应细节需求C.具备自然语言处理基础能力,能理解日常语言指令含义D.存在输入文本长度限制,仅支持短句输入,无法处理长文本指令【正确答案】D【答案解析】F.1系列模型擅长处理自然语言描述,支持长句输入,能够精准捕捉复杂场景中的细节。
27.关于负向提示词“调整AI绘画风格”,以下描述最准确的是()。A.仅能改变画面色彩B.可调整绘画的风格、色彩和细节,提升作品质量C.对作品质量无影响D.只能调整绘画风格,无法涉及色彩和细节【正确答案】B【答案解析】利用负向提示词调整AI绘画的风格、色彩和细节,提升作品质量。
28.以下关于AI绘画中有效使用负向提示词的说法,错误的是()。A.负向提示词可排除不希望出现的元素,精炼AI生成方向B.要明确指出不想要的特征,引导AI避开特定风格C.不需要根据生成结果反馈来调整负向提示词D.能通过动态调整负向提示词实现更精准的图像控制【正确答案】C【答案解析】根据生成结果反馈,逐步微调负向提示词,实现更精准的图像控制,提升作品质量。
29.在“排除无用内容策略”中,关于“精准描述排除”的说法,正确的是()。A.应使用否定形式来指定排除元素B.直接指定要排除的元素,确保AI明确创作边界C.不需要明确指定排除元素,让AI自行判断D.主要通过复杂的描述来指定排除元素【正确答案】B【答案解析】精准描述排除:直接指定要排除的元素,确保AI明确理解创作边界,提高图像纯净度。
30.关于“预设文件保存与复用”中的工具功能,下列说法错误的是()。A.用户可以保存常用的提示词,方便后续使用且支持分类管理B.提供预设文件,用户可一键加载使用,预设文件包含多种场景常用设置C.快速清除功能允许用户快速清除当前工作区所有内容,但会误删重要数据D.能简化创作流程,减少操作步骤,让创作更流畅【正确答案】C【答案解析】快速清除功能:允许用户快速清除当前工作区的所有内容,且确保清除过程安全,不会误删重要数据。
31.以下()不属于作品灵感学习的方式。A.学习优质提示词案例B.利用AI辅助创作C.独自研究,不与外界交流D.参与社区互动交流【正确答案】C【答案解析】作品灵感学习的方式包括学习优质提示词案例、利用AI辅助创作、持续练习与反馈、参与社区互动交流。
32.关于提示词相关方法,下列说法错误的是()。A.可以参考其他艺术家或用户的提示词获取灵感B.不同提示词组合会产生不同效果,应勇于实验和迭代C.不能通过添加权重值或使用括号来强调某些元素D.可使用在线提示词工具或插件获得灵感和建议【正确答案】C【答案解析】我们可以通过添加权重值或使用括号来强调某些元素。
33.在提示词写作的四段式结构中,以下不属于“画面细节”涵盖内容的是()。A.场景细节B.人物细节C.主体特征D.环境灯光【正确答案】C【答案解析】画面细节涵盖场景细节、人物细节、环境灯光、画面构图等;主体特征属于画面主体的内容。
34.在CLIP反推的使用步骤中,第二步是()。A.上传目标图像B.自动识别分析C.输出文本描述D.展示反推过程【正确答案】B【答案解析】CLIP反推的使用步骤:第一步是“上传目标图像”,第二步是“自动识别分析”,第三步是“输出文本描述”,第四步是“展示反推过程”。
35.关于DeepBooru反推,下列说法错误的是()。A.需先选择“图生图”模式来启动反推流程B.上传图像时要点击图生图标签下的上传按钮选择待分析图像C.确认图像上传后,点击“DeepBooru”图标可开始分析并获取匹配标签集合D.DeepBooru反推生成的标签大多不是单词,且对二次元图像反推不擅长【正确答案】D【答案解析】DeepBooru反推注重对于图像进行标签化,生成的大多数是单词,对于二次元图像的反推尤其擅长
36.关于DeepSeek的功能,下列说法错误的是()。A.可作为智能创意伙伴,通过R1深度思考模型快速理解并扩展创意概念B.能提供场景构思、色彩策略、构图技巧和情感表达等多维度创作灵感建议C.可以全面增强作品的艺术性和表现力,提升作品质量D.没有加速创作流程的作用,设计师创作效率不会因它而提高【正确答案】D【答案解析】由加速创作流程可知,DeepSeek的即时反馈机制能帮助设计师更高效地进行创作。
37.关于豆包AI辅助创意生成,下列说法正确的是()A.用户总是能毫无障碍地把想法充分传递给AI绘画工具B.豆包AI不能完善用户想法的细节文字C.当用户因词穷和缺少专业知识无法充分传递想法给AI绘画工具时,豆包AI可辅助完善细节文字D.用户不需要AI辅助,自己就能完美传递想法给AI绘画工具【正确答案】C【答案解析】用户想用AI绘画工具生成漂亮的AIGC图片,但由于词穷和缺少专业知识,无法把想法充分传递给AI绘画工具。这个时候,可以利用AI工具来完善用户想法的细节文字。
38.关于直接提问获取AI绘画提示词,下列说法正确的是()。A.不能训练豆包按指定格式输出提示词相关内容B.训练豆包时,提问表述可以随意,不需要明确格式要求C.训练后,豆包在听到指定提示词时,会按指定格式输出内容D.训练豆包没有任何作用,无法辅助获取AI绘画提示词【正确答案】C【答案解析】训练豆包后,我们在说出指定提示词时,豆包会生成训练时的内容。
39.关于通过表格区分中、英文提示词,下列说法正确的是()。A.豆包不会区分中、英文提示词B.不能让豆包做出表格来区分中、英文提示词C.一长串的英文提示词不会让用户产生眼花缭乱的感觉D.可以让豆包做出表格来更好地区分中、英文提示词,解决提示词转换翻译或长串英文带来的困扰【正确答案】D【答案解析】通过提问和对话生成的提示词需要中英文相互转换翻译,或是一长串的英文提示词,可能会让用户眼花缭乱。我们可以通过让豆包做出表格来更好地区分中、英文提示词。
40.关于高分辨率修复的使用要点,下列说法正确的是()。A.高分辨率修复仅适用于V1.5系列模型,XL系列模型无法使用B.为避免画面出现多个主体或扭曲变形,应先设置大于1024PX的分辨率,再放大C.高分辨率修复是生图过程中直接实现图像放大的方式,常见于V1.5和XL系列模型D.分辨率设置大于1024PX时,画面不会出现任何异常问题【正确答案】C【答案解析】当分辨率设置大于1024PX时,画面易出现多个主体或扭曲变形的情况。因此,先设置较低分辨率,再在生成过程中进行放大。
41.关于重绘采样步数与幅度,下列说法错误的是()。A.重绘采样步数决定细节重构次数,通常与生成步数一致B.重绘幅度小于0.3时,图像与原图高度相似,细节改善有限C.重绘幅度大于0.7时,细节丰富且不会偏离原图内容D.参数调节建议从0.5或0.6开始尝试,平衡图像相似度与细节丰富度【正确答案】C【答案解析】重绘幅度大于0.7时,细节丰富但可能偏离原图内容。
42.关于图像放大倍数的内容,下列说法错误的是()。A.放大倍数采用等比缩放方式,指定具体放大倍数即可B.日常图像生成过程中始终开启高分辨率修复功能会显著增加出图时间C.不同基础算法(V1.5、XL、F.1系列)的放大上限相同D.V1.5和XL系列最高可将图像放大至2048×2048像素【正确答案】C【答案解析】不同基础算法(V1.5、XL、F.1系列)有着各自的放大上限,并非相同。
43.关于算法选择与生成,下列说法错误的是()。A.软件提供多种算法以适应不同图像风格B.用户可根据图像类型选择最适合的放大算法C.通过选择最适合的放大算法,优化图像细节D.生成过程中无法实时预览效果,不能即时调整参数【正确答案】D【答案解析】在生成过程中可实时预览效果,便于即时调整参数,提高效率。
44.当出现放大后细节丢失的问题,解决策略是()。A.适当增加重绘幅度,但需谨慎调整,避免过度改变图像内容B.检查所选模型是否适合图像类型,调整全面增强参数至适宜水平C.减少不必要的放大倍数,优先使用后期处理而非实时高分辨率修复D.选用适合图像风格的放大算法,适当提高细节强化参数【正确答案】A【答案解析】B选项是色彩失真现象的应对措施;C选项是放大速度缓慢的优化方案;D选项是图像边缘模糊的调整建议。
45.TiledDiffusion&VAE高清放大的处理方式是()。A.整体处理,直接绘制大图B.分块处理,将大图分割为小尺寸区块,分别绘制后无缝拼接C.只对图像局部进行处理D.先缩小图像再放大【正确答案】B【答案解析】TiledDiffusion&VAE高清放大的处理方式是分块处理,将大图分割为小尺寸区块,分别绘制后无缝拼接,降低显存压力。
46.关于显存不足及相关策略,下列说法错误的是()。A.优先选择MixtureofDiffusers,降低分块大小至64像素,重叠设为16B.启用TiledVAE可进一步优化显存,避免CUDA内存错误C.对人物面部等关键区域,使用MultiDiffusion并提高重叠至48像素,配合ControlNetTile模型锁定结构,属于细节强化策略D.初稿生成和终稿优化都应选择MultiDiffusion【正确答案】D【答案解析】初稿生成选MixtureofDiffusers(快速预览效果),终稿优化切至MultiDiffusion(精细化细节)。
47.关于常规方法和TiledDiffusion应用高清放大效果验证,下列说法错误的是()A.对比原图与TiledDiffusion放大图,细节丰富,无明显差异B.传统高清修复耗时较长,显存满载,效率低下C.应用TiledDiffusion与VAE进行高清放大,耗时较短,显存消耗减半D.对比原图与TiledDiffusion放大后的图,细节有明显差异【正确答案】D【答案解析】对比原图与TiledDiffusion放大图,细节丰富,无明显差异。
48.关于ComfyUI的节点化工作流,下列说法错误的是()。A.可视化节点编辑器的基础节点包括文生图、图生图、提示词生成器B.模型加载支持同时加载多个Checkpoint、LoRA、HypernetworksC.控制网络不能一键连接姿势、深度图、线稿等控制信号D.动态参数调节支持节点间自动传递数据,还支持实时预览中间结果【正确答案】C【答案解析】控制网络可以一键连接姿势、深度图、线稿等控制信号。
49.关于ComfyUI和传统UI,下列说法错误的是()。A.ComfyUI流程灵活性高,可自由组合节点,支持复杂逻辑B.传统UI显存效率高,低配置设备也不易崩溃C.ComfyUI原生支持多模型串联,传统UI需手动切换模型,流程易中断D.ComfyUI支持Python脚本自定义节点,插件生态丰富,传统UI第三方扩展难度高【正确答案】B【答案解析】传统UI单进程占用显存,低配置易崩溃。
50.关于ComfyUI的技术亮点,下列说法错误的是()A.Workflow文件可将流程保存为JSON文件,一键分享复现B.分布式计算支持跨设备协作,比如CPU处理预处理,GPU专注生成C.Workflow文件仅能保存简单流程,无法复现复杂工作流D.分布式计算有助于优化计算资源分配【正确答案】C【答案解析】Workflow文件可保存复杂ControlNet+TiledDiffusion工作流并一键分享复现。
51.ComfyUI一键放大操作的第二个步骤是()。A.启动comfyUIB.上传待放大图像C.调整重绘幅度D.保存图像【正确答案】B【答案解析】ComfyUI一键放大操作的第二步是上传待放大图像。
52.当场景较大、人物较小且较多,人物面部模糊不清,打开“高分辨率修复”功能后画面更清晰,但人物面部依然不够清晰时,应使用()功能。A.局部重绘B.高分辨率修复C.整体重绘D.图像缩放【正确答案】A【答案解析】当场景较大、人物较小且较多时,人物面部可能模糊不清。打开“高分辨率修复”功能后画面虽更清晰,但人物面部依然不够清晰,此时可使用局部重绘功能。
53.关于Embeddings模型与TextualInversion,下列说法错误的是()。A.TextualInversion是技术方法B.Embeddings是技术结果C.Embeddings文件体积通常为几十KBD.TextualInversion训练生成的Embeddings文件无法让AI快速调用概念【正确答案】D【答案解析】TextualInversion训练生成的Embeddings文件能让AI快速调用概念。
54.TextualInversion的训练过程不包括()。A.准备样本B.将优化后的向量保存为Embeddings文件C.对整个大模型参数进行重新训练和调整D.反向优化【正确答案】C【答案解析】TextualInversion仅修改模型的文本编码器,并非对整个模型进行大规模参数重训。
55.关于Embeddings效果不稳定的原因,下列说法正确的是()。A.Embeddings会修改模型深层参数B.复杂特征(如动态姿势)不依赖基础模型能力C.Embeddings仅标记概念,不修改模型深层参数,复杂特征依赖基础模型能力D.没有办法解决Embeddings效果不稳定的问题【正确答案】C【答案解析】Embeddings效果不稳定的原因是仅标记概念,不修改模型深层参数,复杂特征(如动态姿势)依赖基础模型能力。
56.关于ADetailer面部修复模型类别,下列说法错误的是()。A.face_yolov8n.pt适用于2D图像和真实人脸的检测与修复,参数量级较小,处理速度相对较快B.face_yolov8s.pt参数量级大于face_yolov8n.pt,检测效果可能更好,但处理时间也会相应增加C.hand_yolov8n.pt用于2D图像中真实人手的检测与修复,且手部修复效果和面部修复效果一样理想D.person_yolov8n-seg.pt可对2D图像中的真实全身进行检测与分割,用于定位人物主体【正确答案】C【答案解析】hand_yolov8n.pt用于2D图像中真实人手的检测与修复,但目前手部修复效果不如面部修复理想。
57.关于mediapipe相关模型的适用情况,下列说法错误的是()。A.mediapipe_face_full适用于真实人脸检测修复,对人脸特征准确性高,适用于写实风格B.mediapipe_face_short适用情况类似mediapipe_face_fullC.mediapipe_face_mesh利用人脸网格技术,细致描述人脸形状特征,用于真实人脸检测修复D.mediapipe_face_full处理区域大,即使侧脸或脸部占比小也能很好处理【正确答案】D【答案解析】mediapipe_face_full处理区域小而精确,侧脸或脸部占比小可能无法处理。
58.关于ControlNet基础使用流程,下列说法错误的是()。A.用户只能通过点击上传按钮来选择本地图片进行操作,不能粘贴链接B.启动ControlNet后,它会自动准备控制图
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