2025年人工智能AIGC提示词工程设计考核试卷及答案

2025年人工智能AIGC提示词工程设计考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在StableDiffusion1.5文生图流程中，若提示词“acat”被CLIP编码后维度为77×768，后续UNet交叉注意力层实际接收的tensor形状为：A.[1,77,768]B.[1,768,77]C.[1,4096,768]D.[1,768,4096]答案：A解析：CLIP文本编码器输出[seq_len,embed_dim]，UNet交叉注意力层直接接收该形状，无需转置。2.使用GPT4API进行Fewshot提示时，若系统提示词长度超过模型最大上下文窗口的15%，最佳实践是：A.截断系统提示词尾部B.将Fewshot示例移至user消息C.降低temperature至0.1D.改用finetune模型答案：B解析：系统提示词优先级高于用户消息，将示例放入user消息可减少系统提示词长度，避免截断关键指令。3.在Midjourneyv6中，以下哪条提示词片段对“镜头焦距”控制无效？A.“–ar3:2–v6”B.“35mmlens”C.“focallength85mm”D.“ultrawide14mm”答案：A解析：“–ar”仅控制画幅比例，不涉焦距；其余均为社区验证有效的焦距提示。4.当使用LoRA微调StableDiffusion时，若rank=32，基础模型维度768，则LoRA参数量约为：A.768×32×2B.768×32×4C.768×32×8D.768×32×16答案：C解析：LoRA对Q、K、V、O四组权重各注入低秩矩阵，每组参数量768×32×2，共4组，故768×32×8。5.在LangChain中，以下哪种Memory机制最适合需要“跨多轮精确引用前序数值”的场景？A.ConversationBufferMemoryB.ConversationSummaryMemoryC.ConversationKGMemoryD.ConversationEntityMemory答案：D解析：EntityMemory可抽取并存储数值实体，支持后续精确引用；Summary易丢失数字精度。6.对于DALL·E3，若提示词包含“redcubeonbluecube,perspectiveview”，再追加“nored”后，模型最可能输出：A.蓝色立方体单体B.红色立方体单体C.红蓝叠加立方体D.报错拒绝答案：A解析：DALL·E3遵循“否定优先”策略，先剔除红色，再渲染剩余描述，仅留蓝色立方体。7.在StableDiffusionXL使用Refiner模型时，若去噪步数设为20，Refiner介入时机为0.8，则实际Refiner参与步数为：A.4B.5C.16D.20答案：A解析：20×(1−0.8)=4步由Refiner完成。8.当使用ChatGPT生成代码，要求“零第三方库”时，以下哪条系统提示词最不易产生幻觉？A.“Donotuseanyexternalpackages.”B.“OnlyusePythonstandardlibrary.”C.“Avoidthirdpartyimports.”D.“YoumustnotimportanythingoutsidePythonbuiltins.”答案：B解析：明确“standardlibrary”边界，模型可精准映射到官方文档，减少幻觉。9.在提示词工程里，引入“Let’sthinkstepbystep”主要利用了哪种推理增强机制？A.链式思考（CoT）B.自洽性（Selfconsistency）C.反思（Reflection）D.累积推理（AccumulativeReasoning）答案：A解析：该短语触发逐步推理，是典型的ZeroshotCoT技巧。10.若将StableDiffusion采样器从DDIM改为DPM++2MKarras，在相同步数下，生成时间通常：A.增加>50%B.增加<10%C.几乎不变D.减少>20%答案：B解析：DPM++2M为二阶方法，每步计算量略增，但步数可减半，总耗时微增<10%。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些方法可有效降低StableDiffusion生成“多手指”缺陷？A.负面提示“extrafingers”B.使用ControlNetOpenPoseC.提高CFG至20D.采用SDXL1.0基础模型答案：A、B、D解析：高CFG易放大瑕疵，C错误；其余均经社区验证有效。12.在GPT4提示词中，以下哪些做法可提升JSON格式输出稳定性？A.在系统提示给出JSONSchemaB.要求输出```json代码块C.设置temperature=1.5D.追加“Donotincludeanyexplanations”答案：A、B、D解析：高temperature降低格式稳定性，C错误。13.关于Midjourney的“–styleraw”参数，正确描述有：A.减少默认美学化B.提升提示词忠诚度C.降低采样多样性D.仅v6可用答案：A、B、D解析：raw模式仅调整美学，不改变多样性，C错误。14.使用LoRA合并时，以下哪些操作可能引发“灾难性遗忘”？A.全模型权重覆盖B.学习率设为1e2C.冻结CLIP文本编码器D.合并后不再使用原模型答案：A、B、D解析：冻结CLIP对遗忘无直接影响，C错误。15.在AIGC安全合规里，以下哪些属于“promptinjection”防御手段？A.输入过滤字符串“ignoreabove”B.输出后处理检测C.随机化系统提示词D.提升temperature答案：A、B、C解析：提升temperature反而增加攻击面，D错误。三、判断题（每题1分，共10分）16.在StableDiffusion中，EMA权重仅用于推理，不影响训练。答案：√解析：EMA为影子权重，训练时独立更新，仅推理时切换。17.DALL·E3支持用户自定义采样步数。答案：×解析：DALL·E3为黑盒服务，步数不可调。18.使用GPT4生成LaTeX时，系统提示加入“OutputonlyLaTeX,no$$”可完全避免美元符号幻觉。答案：×解析：模型仍可能输出$...$，需后处理。19.Midjourneyv6已支持中文直接提示词。答案：√解析：v6多语言CLIP支持中文。20.LoRA的alpha参数可大于rank。答案：√解析：alpha为缩放因子，与rank无大小限制。21.StableDiffusionXL的文本编码器参数量大于UNet。答案：×解析：UNet约2.6B，文本编码器约817M。22.在LangChain中，AgentExecutor默认使用ReAct范式。答案：√解析：官方模板默认ReAct。23.使用“–seed1”可确保Midjourney每次生成完全一致。答案：×解析：1表示随机种子，结果不可复现。24.GPT4的函数调用功能支持异步回调。答案：×解析：当前为同步接口。25.在提示词末尾追加“Beconcise”可减少输出token约2040%。答案：√解析：实验统计平均减少30%。四、填空题（每空2分，共20分）26.在StableDiffusion中，用于将VAE潜空间向量解码为像素空间的卷积层输出通道数为______。答案：3解析：VAE解码器最后一层输出RGB三通道。27.若GPT4最大上下文8192token，输入占6000token，则单次回复最大可生成为______token。答案：2192解析：8192−6000=2192。28.在Midjourney提示词中，控制“光照方向”的常用关键词为______。答案：directionallighting解析：社区验证有效。29.LoRA的dropout参数通常设为______以抑制过拟合。答案：0.1解析：经验值0.1。30.StableDiffusionXL的Refiner模型采用______噪声调度器。答案：EDM解析：论文明确使用KarrasEDM。31.在提示词工程中，______技术通过多次采样并投票提升答案一致性。答案：Selfconsistency解析：Wangetal.2022。32.DALL·E3的“promptrewriting”阶段由______模型完成。解析：GPT4答案：GPT4解析：OpenAI技术报告。33.使用ControlNetCanny时，边缘阈值上限默认______。答案：200解析：官方配置。34.在LangChain，对话链若设置verbose=True，会在控制台输出______。答案：Prompt模板与中间步骤解析：调试信息。35.SDXL的文本编码器组合了OpenCLIPViTbigG与______。答案：CLIPViTL解析：双编码器架构。五、简答题（每题10分，共30分）36.阐述在StableDiffusion中，如何通过负面提示词（negativeprompt）抑制“扭曲人脸”现象，并给出三条可复用的负面提示词片段，说明其原理。答案：负面提示词通过降低对应特征的对数几率，使UNet在去噪过程中抑制相关模式。可复用片段：1.“deformedface,badanatomy”——直接屏蔽解剖学错误；2.“extraears,asymmetriceyes”——针对五官不对称；3.“lowquality,blurryfacialfeatures”——降低低清人脸概率。原理：分类器自由引导（CFG）将负面条件向量与正向向量相减，放大差异，从而抑制负面特征。37.描述如何利用GPT4的函数调用（functioncalling）实现“动态提示词模板”更新，并给出Python代码示例。答案：思路：将提示词模板作为可修改资源，GPT4通过函数获取当前模板、提交新版本，实现运行时更新。代码：```pythonimportopenai,jsontemplates={"default":"Youareahelpfulassistant."}defget_template(name:str)>str:returntemplates.get(name,"Templatenotfound.")defupdate_template(name:str,content:str)>str:templates[name]=contentreturn"Updated."tools=[{"type":"function","function":{"name":"get_template","description":"Getprompttemplate","parameters":{"type":"object","properties":{"name":{"type":"string"}},"required":["name"]}}},{"type":"function","function":{"name":"update_template","description":"Updateprompttemplate","parameters":{"type":"object","properties":{"name":{"type":"string"},"content":{"type":"string"}},"required":["name","content"]}}}]response=openai.ChatCompletion.create(model="gpt4",messages=[{"role":"user","content":"Changethedefaulttemplateto'Youareanexpertcoder.'"}],functions=tools,function_call="auto")```解析：GPT4识别用户意图，调用update_template完成动态更新，无需重启服务。38.说明在Midjourneyv6中，如何利用“–sref”风格参考图参数实现品牌视觉一致性，并给出完整操作流程。答案：流程：1.准备一张代表品牌视觉的风格参考图A（色彩、纹理、构图）；2.上传至Discord，获取图片链接；3.在提示词末尾追加“–sref链接–sw100”；（sw0–1000，值越大越贴近参考）4.生成后，若需微调，可保持“–sref”不变，仅修改主体描述，实现主体变化而风格一致；5.对多张产品图重复步骤4，即可保持整体品牌调性。原理：–sref将参考图经视觉编码器注入扩散过程，sw控制注入强度，实现风格迁移。六、综合设计题（25分）39.场景：某出版社需将10万本旧书扫描插图批量转为高清彩色现代插画，要求风格统一、可商用、无版权风险。请设计一套基于StableDiffusionXL+LoRA的AIGC提示词工程方案，涵盖：1.数据准备与清洗；2.风格一致性控制；3.提示词模板与负面提示；4.质量评估与迭代；5.合规与版权措施。答案：1.数据准备：a.扫描图