AI 视觉内容生成工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI视觉内容生成工程师岗位招聘考试试卷及答案AI视觉内容生成工程师岗位招聘考试试卷第一部分填空题（10题，每题1分）1.生成对抗网络的英文缩写是______。2.扩散模型的前向过程核心是对图像______。3.视觉Transformer（ViT）的输入是图像分割后的______序列。4.StyleGAN中控制图像风格的组件是______网络。5.图像分布相似度指标FID的全称是______。6.OpenCV读取彩色图像的默认通道顺序是______。7.变分自编码器（VAE）通过引入______分布实现潜在空间连续表示。8.图像超分辨率（SR）的核心是从低分辨率重建______图像。9.CLIP模型实现了______与图像的跨模态对齐。10.GAN判别器的目标是区分______图像和生成图像。第二部分单项选择题（10题，每题2分）1.以下不属于生成模型的是？A.GANB.扩散模型C.CNND.VAE2.ViT输入处理不包括？A.图像分块B.位置编码C.卷积操作D.嵌入映射3.StyleGAN2主要解决了GAN的______问题？A.模式崩溃B.分辨率上限C.训练不稳定D.生成速度慢4.衡量生成图像与真实图像分布相似度的指标是？A.PSNRB.FIDC.SSIMD.MSE5.扩散模型反向过程的核心是？A.逐步加噪B.逐步去噪C.对抗训练D.自回归生成6.常用于图像风格迁移的模型是？A.CycleGANB.ResNetC.YOLOD.BERT7.“模式崩溃”常见于哪种模型训练？A.扩散模型B.GANC.VAED.自编码器8.“4K”图像的像素尺寸约为？A.1920×1080B.2560×1440C.3840×2160D.7680×43209.CLIP的训练数据是？A.图像-文本对B.无标注图像C.纯文本D.分类标注图像10.图像去噪常用深度学习模型是？A.U-NetB.AlexNetC.GoogLeNetD.LeNet-5第三部分多项选择题（10题，每题2分，多选/少选不得分）1.生成模型核心类型包括？A.GAN系列B.扩散模型系列C.自回归模型系列D.CNN系列2.AI视觉生成的伦理风险包括？A.版权侵权B.虚假信息C.隐私泄露D.算法偏见3.扩散模型训练过程包含？A.前向加噪B.反向去噪预测C.判别器对抗D.潜在空间采样4.图像质量客观评估指标有？A.FIDB.ISC.SSIMD.用户打分5.StyleGAN的关键特性是？A.风格解耦B.分辨率自适应C.无模式崩溃D.快速生成6.跨模态视觉生成涉及的模态包括？A.图像-文本B.图像-音频C.图像-视频D.文本-3D7.GAN训练目标是让G和D达到？A.纳什均衡B.G损失最小C.D损失最小D.损失平衡8.图像超分辨率方法包括？A.插值法B.深度学习法C.压缩感知法D.GAN法9.AI生成图像版权争议点包括？A.训练数据版权B.生成创造性C.用户权益D.开发者权益10.图像预处理操作有？A.归一化B.resizeC.数据增强D.特征提取第四部分判断题（10题，每题2分，√/×）1.GAN的G和D交替训练。（）2.扩散模型生成是从噪声逐步生成清晰图像。（）3.StyleGAN风格混合只能在同一张图内进行。（）4.CLIP可直接用于图像生成。（）5.PSNR越高，图像质量越好。（）6.VAE通过最大化对数似然生成图像。（）7.模式崩溃指生成图像种类单一。（）8.扩散模型训练无需对抗组件。（）9.4K分辨率比8K高。（）10.AI生成图像无需考虑版权。（）第五部分简答题（4题，每题5分）1.简述GAN的基本原理。2.扩散模型与GAN的生成逻辑有何区别？3.图像超分辨率的核心思路是什么？4.如何从客观和主观维度评估AI生成图像质量？第六部分讨论题（2题，每题5分）1.结合电商场景，谈谈AI视觉生成的应用及风险。2.针对AI生成图像的版权归属，有哪些可行解决思路？---答案部分第一部分填空题答案1.GAN2.逐步加噪3.图像块（patch）4.映射（Mapping）5.FréchetInceptionDistance6.BGR7.高斯（正态）8.高分辨率9.文本10.真实第二部分单项选择题答案1.C2.C3.A4.B5.B6.A7.B8.C9.A10.A第三部分多项选择题答案1.ABC2.ABCD3.AB4.ABC5.AB6.ABCD7.AD8.ABCD9.ABCD10.ABC第四部分判断题答案1.√2.√3.×4.×5.√6.√7.√8.√9.×10.×第五部分简答题答案1.GAN含生成器（G）和判别器（D）：G从随机噪声生成类真实图像，D区分真实/生成图像；交替训练使G能欺骗D，最终G生成图像与真实分布一致，达到纳什均衡。2.①GAN靠对抗训练，扩散模型靠加噪-去噪；②GAN易模式崩溃，扩散模型多样性更好；③GAN训练不稳定，扩散模型更稳定；④GAN一次生成，扩散模型需多步迭代。3.核心是学习低分辨率（LR）与高分辨率（HR）的映射关系，补充HR细节。传统靠插值，深度学习通过CNN、GAN等学习特征映射，提升细节还原能力。4.客观：用FID（分布相似度）、IS（多样性）、SSIM（结构）等量化；主观：用户盲测（偏好打分、真实性判断），结合两者反映人类视觉体验。第六部分讨论题答案1.应用：商品图快速生成、虚拟试穿、场景合成；风险：版权侵权（生成图侵权原作品）、虚假宣传（过度美化