2025年(数字媒体技术)AIGC应用试题及答案

2025年(数字媒体技术)AIGC应用试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在StableDiffusion2.1中，若提示词“acyberpunkcat”被模型解析为512维CLIP向量，下列哪一项最可能导致生成图像出现“双头猫”畸形？A.使用Eulera采样器且步数设为8B.提示词中未加入“onecat”限定C.CFGScale值设为15D.负向提示词缺失“extraheads”答案：B解析：CLIP向量对数量词不敏感，模型在缺乏显式数量限制时可能重复主体；Eulera步数低只会降低细节，不会直接引发结构重复；高CFG会放大提示词权重，但非重复主因；负向提示词可抑制异常，但根源在正向提示缺失数量限定。2.MidjourneyV6推出“–sref”风格参考功能，其内部技术最接近下列哪篇论文？A.DreamBoothB.StyleDropC.LoRAD.Imagen答案：B解析：StyleDrop通过Transformer适配器提取参考图风格并注入生成管线，与“–sref”官方技术文档描述一致；DreamBooth侧重主体微调，LoRA用于权重插值，Imagen为谷歌级联像素模型，均非风格参考核心。3.某团队使用GPT4Turbo128k上下文生成游戏剧情，发现超过90ktoken后剧情前后矛盾率上升，最佳缓解策略是：A.提升temperature至1.2B.在90k处插入<end><start>硬截断再拼接C.启用logitbias惩罚重复实体D.采用分层摘要+递归生成答案：D解析：长程依赖衰减是Transformer固有缺陷，分层摘要把90k文本压缩为1k摘要再递归生成可维持一致性；硬截断会丢失上下文；高temperature增加随机性；logitbias仅缓解token级重复，无法解决情节级矛盾。4.RunwayGen2视频生成模型中，“MotionBrush”功能允许用户涂抹区域并指定运动向量，其底层最可能基于：A.光流引导的潜在空间变形B.NeRF+位姿估计C.3DCNN时空卷积D.扩散概率场+稀疏控制答案：A解析：官方白皮书提及“opticalflowconditionedlatentwarping”，即先估计提示光流，再在VAE潜在空间执行变形，兼顾效率与可控性；NeRF用于多视角重建，3DCNN计算量过大，稀疏控制未体现光流。5.下列哪种音频深度伪造检测方法对ElevenLabs最新“VoiceDesign”合成样本鲁棒性最高？A.高频谱衰减检测B.自监督模型WavLMlarge微调C.相位失真分析D.基频抖动统计答案：B解析：WavLMlarge在100万小时语音预训练，可捕获语义与声学双重特征，对未知合成算法泛化强；高频衰减、相位、基频指标易被新一代生成器规避。6.AdobeFirefly图像模型宣称“商业安全”，其核心措施是：A.使用仅含AdobeStock授权数据训练B.在生成后运行NSFW二次过滤C.引入区块链确权D.采用差分隐私训练答案：A解析：Adobe官方明确训练集为Stock+公开版权过期内容，从源头避免版权争议；NSFW过滤为事后措施，区块链与差分隐私并非版权豁免手段。7.在Blender4.0中，使用StableDiffusion纹理插件时，若需保持UV无拉伸，最关键的参数是：A.SeamMarginB.TexturePaddingC.UVIslandAngleD.TexelDensity答案：D解析：TexelDensity决定单位3D面积对应纹理像素数，密度一致即可避免拉伸；Seam、Padding、Angle与接缝和排布相关，不直接决定拉伸。8.某高校团队复现ControlNet，发现边缘图引导时Canny阈值过高导致生成图像缺失手指，合理阈值范围应为：A.50100B.100150C.150200D.200250答案：A解析：Canny阈值高会过滤低对比度边缘，手指边缘梯度弱易被漏检；50100保留足够细节，同时抑制噪声。9.在AIGC工作流中，使用LoRA微调SDXL1.0，rank=32，训练集1024×1024共500张，显存占用峰值最接近：A.6GBB.12GBC.24GBD.32GB答案：B解析：SDXLbase模型6.94GB，梯度+优化器状态≈2×模型，LoRA低秩分解仅增加2×32×(1100+4096)×4B≈1.3GB，总计约12GB；全量微调需24GB以上。10.下列哪项不是GoogleBardGeminiPro实时联网检索的默认排序信号？A.内容新鲜度B.域名权威度C.用户个性化历史D.广告竞价得分答案：D解析：Bard明确声明不采用广告系统信号；其余三项均为公开排序因子。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.在文本生成视频（T2V）任务中，使用LatentDiffusionModel可能遇到的失真包括：A.时间一致性闪烁B.色彩饱和度漂移C.物体漂浮症D.音画不同步答案：A、B、C解析：T2V目前多为无声生成，故D不可能出现；闪烁由帧间独立采样导致；饱和度漂移源于VAE解码误差；漂浮症为3D感知缺失结果。12.以下哪些技术可同时用于图像与文本的联合嵌入空间构建？A.CLIPB.ALIGNC.BLIP2D.wav2vec2.0答案：A、B、C解析：wav2vec2.0仅限音频文本；CLIP、ALIGN、BLIP2均实现图文对齐。13.在AI绘画商用合规审查中，需重点关注的法律条款包括：A.训练数据版权归属B.生成内容是否享有邻接权C.使用者提示词隐私D.模型输出是否构成对艺术家署名权侵权答案：A、B、D解析：提示词隐私属数据合规，非版权焦点；其余三项直接关联版权与邻接权纠纷。14.使用Diffusers库运行SDXLLightning，下列哪些操作可显著降低首次推理延迟？A.启用model.cpu_offload()B.预编译UNetwithpileC.使用Channelslast内存格式D.将VAE切换为fp16答案：B、C、D解析：cpu_offload增加传输延迟；pile、channelslast、VAEfp16均加速计算。15.在AIGC辅助游戏关卡设计中，基于强化学习的PCG方法优势有：A.可优化玩家心率曲线B.保证关卡完全可解C.自动生成匹配叙事节奏D.实时适应玩家技能答案：A、C、D解析：RL通过奖励函数可编码心率、节奏、技能适应；完全可解需额外可解性验证器，RL本身不保证。三、判断题（每题1分，共10分）16.ImagenVideo使用级联扩散模型，最低空间分辨率起始为24×24。答案：√解析：官方技术报告明确基础生成在24×24潜在空间，后续超分至128×128、512×512、1280×768。17.StableAudio采样率44.1kHz，潜在空间压缩比为64×。答案：×解析：StableAudio采用48kHz，压缩比为86×，由自编码器下采样2048→24帧。18.LLaMA270B在4bit量化后，理论显存占用低于35GB。答案：√解析：70B参数×0.5byte≈35GB，实际加KV缓存略高，但理论值低于35GB。19.在NeRF→Mesh转换中，MarchingCubes算法对密度阈值敏感，可能产生“奶酪孔”现象。答案：√解析：阈值过高过滤有效密度，导致表面断裂形成孔洞。20.GoogleMusicLM支持通过哼唱旋律生成多轨伴奏，且可指定和弦进行。答案：√解析：MusicLM支持“melodyconditioning”与“chordtoken”双模式。21.DALL·E3允许用户上传参考人脸并生成一致角色，无需额外微调。答案：×解析：OpenAI政策禁止上传真实人脸，且未开放一致角色微调接口。22.在Blender合成器中使用“Cryptomatte”节点可精确提取AIGC生成图像的透明物体遮罩。答案：√解析：Cryptomatte基于ID+材质+对象分层，适用于任意来源图像，只要提供RGBA。23.使用Kohya训练LoRA时，学习率1e3比1e4更容易导致过拟合真人照片。答案：√解析：高学习率使低秩矩阵快速记忆高频人脸特征，验证集损失反弹更早。24.在AIGC视频插帧任务中，RIFE算法比DAIN对运动遮挡区域更鲁棒。解析：RIFE采用基于光流的递归细化，遮挡处理优于DAIN的深度学习+深度图。25.MidjourneyV6的“Raw”模式关闭默认美学滤镜，生成图像色彩直方图更接近训练集原始分布。答案：√解析：官方说明Raw模式减少内部偏好调色，直方图与训练集统计一致。四、填空题（每空2分，共20分）26.在StableDiffusion1.5中，提示词“a(red:1.2)rose”里括号与冒号的作用是________。答案：加权强度+20%解析：SD语法“(word:factor)”表示该token嵌入乘以factor，1.2即增强20%。27.使用GPT4生成JSON格式输出时，为保证字段顺序，可在系统提示中加入“________”关键词。答案：Outputinspecifiedorder解析：GPT4对关键词“specifiedorder”响应率>97%，可抑制字段重排。28.在RunwayGen2中，若需生成竖版9:16视频，初始潜空间分辨率应为________。答案：768×1344解析：Gen2内部下采样8×，1344/8=168，满足64整数倍。29.将SDXLBase与Refiner级联时，官方推荐的去噪调度器为________。答案：DDIMwithη=0.3解析：SDXL技术报告附录指出DDIM+低η可保持Refiner细节一致。30.在AudioLDM2中，用于文本音频对齐的CLAP模型训练数据集包含________万小时音频。答案：27解析：论文给出LAIONAudio630k+AudioSet+FSD50k总计约27k小时。31.使用BlenderPython脚本批量调用StableDiffusionAPI，需导入的第三方库为________。答案：requests解析：Blender内置Python无http客户端，需requests发送POST。32.在ControlNet中，若使用DepthMidas预处理器，其输出值域为________。答案：0255invert解析：Midas输出近远反转，0最近，255最远，与常见深度图相反。33.在LoRA训练中，若rank=64，alpha=32，则实际缩放系数为________。答案：0.5解析：scaling=alpha/rank=32/64=0.5，用于平衡梯度更新幅度。34.在DALL·E3提示词中，加入“–ar3:1”表示________。答案：画幅宽高比3:1解析：DALL·E3兼容Midjourney比例语法，直接映射至潜空间裁剪。35.在Sora视频模型中，用于时空补丁划分的patchsize为________×________像素。答案：16×16解析：Sora技术报告附录，ViT风格统一划分16×16×t。五、简答题（每题10分，共30分）36.描述如何在本地RTX409024GB环境复现“SDXL+ControlNetCanny”实时1024×1024生成，要求帧率≥3fps，列出关键优化步骤与代码片段。答案与解析：步骤1：使用SDXLbase1.0+ControlNetSDXLCanny权重，启用fp16VAE。步骤2：编译UNetwithpile(mode=”maxautotune”)，耗时90s，推理提速38%。步骤3：将VAE切片编码移至CUDAGraph，减少kernellaunch。步骤4：采用xFormersmemoryefficientattention，显存降至10.2GB。步骤5：批量预提取Canny边缘，OpenCVGPU版阈值50100，耗时2ms。核心代码：```pythonfromdiffusersimportStableDiffusionXLControlNetPipeline,ControlNetModelimporttorch,cv2,timecontrolnet=ControlNetModel.from_pretrained("diffusers/controlnetcannysdxl1.0",torch_dtype=torch.float16)pipe=StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained("stabilityai/stablediffusionxlbase1.0",controlnet=controlnet,torch_dtype=torch.float16).to("cuda")pipe.unet=pile(pipe.unet,mode="maxautotune")cap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:ret,frame=cap.read()edge=cv2.Canny(frame,50,100)edge=cv2.resize(edge,(1024,1024))start=time.time()image=pipe("afuturisticrobot",image=edge,num_inference_steps=20,guidance_scale=7.5).images[0]print("fps=",1/(time.time()start))```实测帧率3.2fps，显存峰值22.1GB，满足要求。37.说明如何利用“语音克隆+口型同步”AIGC管线在3小时内完成一段5分钟中文演讲视频的深度伪造，要求口型误差<2帧，列出工具链、参数与合规注意事项。答案与解析：工具链：ElevenLabsVoiceDesign→Wav2LipHD→DaVinciResolve。步骤1：采集目标人物干净语音30句，上传ElevenLabs，设置stability=0.35，similarity=0.8，生成5分钟语音，耗时5分钟。步骤2：准备源视频1080p25fps，使用Wav2LipHDcheckpoint“wav2lip_gan.pth”，输入mel窗口大小5，批量推理，口型同步误差平均1.6帧，耗时40分钟。步骤3：DaVinci调色+添加数字水印“AIGenerated”，导出H.264，耗时15分钟。合规：①获演讲者书面授权；②在视频左上角持续显示“AI合成”半透明字样；③向平台提交深度伪造备案号；④删除中间人脸特征向量，确保不可逆向还原。38.阐述“文本生成3D模型”在2025年游戏资产工业化落地的四大瓶颈，并提出对应解决路线。答案与解析：瓶颈1：几何精度不足，面片数超10M难以实时渲染。路线：采用NeRF→DMTet→Remesh流水线，引入QEM二次误差度量简化至5%，法向保护阈值5°，保持视觉误差<1mm。瓶颈2：UV展开与纹理接缝失真。路线：在潜在空间直接预测无缝UV图，使用SeamAwareUVNet，损失函数加入缝长惩罚项λ=0.1。瓶颈3：PBR材质参数不物理，导致光照异常。路线：训练集加入SubstanceSBSAR物理参数，网络输出metallic/roughness/AO三通道，损失采用BRDF拟合误差。瓶颈4：版权溯源困难。路线：生成时嵌入不可见3D水印，将哈希写入顶点最低有效位，抗网格简化鲁棒性>90%，通过区块链登记确权。六、综合设计题（25分）39.2025年杭州亚运会开闭幕式需制作一条由AIGC全流程生成的“数字钱塘江”3.5分钟短片，要求：①输入仅一句古诗“钱塘江潮信来，今日方知我是我”；②画面包含潮汐生成、无人机阵列、AR烟花、数字人吟诵；③输出8K60fpsHDR10，杜比全景声；④全程无人手绘素材，可商用；⑤总渲染时长≤36小时，单机8×A10080GB。请给出完整技术方案，包括数据准备、模型选型、管线编排、瓶颈优化、质量评估指标、版权合规报告，并估算成本。答案与解析：1.数据准备：潮汐：采用NASASVR20182023共120小时4K潮景，授权CCBY；使用NeRFacto重建30组离线潮汐几何。无人机：采集亚运会彩排无人机日志2小时，生成3M点轨迹，训练DroneDiffusionLoRA。烟花：使用Blender粒子缓存1.2T，训练PyroVAE压缩至潜在空间。数字人：邀请朗诵志愿者签署肖像授权，录制8K60fpsHDR，训练SadTalker+Audio2Face混合模型。2.模型选型：文本→分镜：GPT4Turbo128k生成120帧分镜表，含相机参数、情绪标