2025年AIGC圖像質(zhì)量評估試題(含答案與解析)

姓名：__________考號：__________一、單選題(共10題)1.AIGC技術(shù)中，哪種生成方式不依賴于大量標注數(shù)據(jù)？()A.無監(jiān)督學習B.監(jiān)督學習C.半監(jiān)督學習D.強化學習2.在圖像風格遷移中，哪項不是影響風格遷移效果的主要因素？()A.內(nèi)容圖像的選擇B.風格圖像的選擇C.風格強度調(diào)整D.時間流逝3.在AIGC技術(shù)中，GAN（生成對抗網(wǎng)絡）的核心是什么？()A.生成器B.判別器C.生成器與判別器的對抗D.以上都是4.在圖像超分辨率技術(shù)中，哪項技術(shù)不是通過增加圖像分辨率來提高圖像質(zhì)量的方法？()A.基于深度學習的超分辨率B.線性插值C.鄰域平均法D.雙線性插值5.在AIGC圖像生成中，哪項不是提高生成圖像多樣性的方法？()A.使用不同的生成器網(wǎng)絡B.修改生成器的輸入?yún)?shù)C.使用不同的訓練數(shù)據(jù)集D.減少生成器的訓練時間6.在圖像去噪技術(shù)中，哪項技術(shù)不是基于深度學習的？()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡去噪B.小波變換去噪C.均值濾波去噪D.高斯濾波去噪7.在AIGC圖像生成中，哪項技術(shù)可以有效地減少模式崩潰問題？()A.使用更深的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)B.增加訓練數(shù)據(jù)量C.使用不同的優(yōu)化器D.降低學習率8.在AIGC圖像生成中，哪項不是生成圖像的常見評價指標？()A.PSNRB.SSIMC.LPIPSD.像素級誤差9.在AIGC圖像生成中，哪項技術(shù)不是用于控制生成圖像內(nèi)容的？()A.指令微調(diào)B.生成器輸入約束C.生成器輸出約束D.生成器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)調(diào)整10.在AIGC圖像生成中，哪項技術(shù)不是用于提高生成圖像真實感的方法？()A.圖像增強B.生成對抗網(wǎng)絡C.真實感圖像生成網(wǎng)絡D.隨機噪聲添加二、多選題(共5題)11.在AIGC圖像生成中，以下哪些技術(shù)可以提高圖像的分辨率？()A.圖像插值技術(shù)B.超分辨率技術(shù)C.圖像增強技術(shù)D.圖像壓縮技術(shù)12.以下哪些因素會影響AIGC圖像生成的質(zhì)量？()A.訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的復雜性C.生成算法的優(yōu)化程度D.計算資源13.在AIGC圖像生成中，以下哪些技術(shù)屬于無監(jiān)督學習？()A.GAN（生成對抗網(wǎng)絡）B.生成器-判別器模型C.聚類算法D.強化學習14.以下哪些方法可以用于評估AIGC圖像生成的質(zhì)量？()A.PSNR（峰值信噪比）B.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)）C.LPIPS（感知圖像質(zhì)量感知損失）D.用戶滿意度調(diào)查15.在AIGC圖像生成中，以下哪些挑戰(zhàn)需要解決？()A.模式崩潰B.模式退化C.生成圖像的真實感不足D.計算資源消耗大三、填空題(共5題)16.AIGC技術(shù)中，用于生成圖像的基本單元是________。17.AIGC圖像生成中，常用的損失函數(shù)之一是________，它用于衡量生成圖像與真實圖像之間的差異。18.在AIGC圖像生成中，GAN（生成對抗網(wǎng)絡）由一個________和一個________組成。19.AIGC圖像生成中，為了提高生成圖像的多樣性，常用的方法之一是________。20.AIGC圖像生成的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是________，這需要設計有效的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和訓練策略來解決。四、判斷題(共5題)21.在AIGC圖像生成中，GAN（生成對抗網(wǎng)絡）的生成器和判別器在訓練初期都會趨于失敗。()A.正確B.錯誤22.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率。()A.正確B.錯誤23.AIGC圖像生成中的數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以顯著減少所需的訓練數(shù)據(jù)。()A.正確B.錯誤24.AIGC圖像生成中的模式崩潰是指生成圖像中出現(xiàn)了重復的模式。()A.正確B.錯誤25.AIGC圖像生成中，使用更深的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)一定會導致生成圖像的質(zhì)量提升。()A.正確B.錯誤五、簡單題(共5題)26.請簡要描述GAN（生成對抗網(wǎng)絡）在AIGC圖像生成中的工作原理。27.什么是AIGC圖像生成的超分辨率技術(shù)？它有哪些應用場景？28.為什么在AIGC圖像生成中，數(shù)據(jù)增強技術(shù)被認為是一種重要的提升模型性能的方法？29.在AIGC圖像生成中，如何解決模式崩潰問題？30.AIGC圖像生成中，如何評估生成圖像的質(zhì)量？

2025年AIGC圖像質(zhì)量評估試題(含答案與解析)一、單選題(共10題)1.【答案】A【解析】無監(jiān)督學習不需要依賴大量標注數(shù)據(jù)，它是通過學習數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)來生成圖像。2.【答案】D【解析】時間流逝并不是影響風格遷移效果的主要因素，主要因素包括內(nèi)容圖像和風格圖像的選擇以及風格強度調(diào)整。3.【答案】C【解析】GAN的核心是生成器與判別器的對抗過程，通過不斷的對抗學習，生成器能夠生成越來越接近真實數(shù)據(jù)的圖像。4.【答案】B【解析】線性插值和雙線性插值是傳統(tǒng)的圖像插值方法，它們并不增加圖像分辨率，而是通過插值來改善圖像。5.【答案】D【解析】減少生成器的訓練時間并不會提高生成圖像的多樣性，反而可能因為訓練不足導致圖像質(zhì)量下降。6.【答案】B【解析】小波變換去噪、均值濾波去噪和高斯濾波去噪都是傳統(tǒng)的圖像處理方法，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡去噪是基于深度學習的。7.【答案】D【解析】降低學習率可以有效地減少模式崩潰問題，因為低學習率有助于網(wǎng)絡更穩(wěn)定地學習。8.【答案】D【解析】像素級誤差并不是一個常見的評價指標，PSNR、SSIM和LPIPS是更常用的圖像質(zhì)量評價指標。9.【答案】D【解析】生成器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)調(diào)整主要是為了提升生成效果，而不是直接用于控制生成圖像的內(nèi)容。10.【答案】D【解析】隨機噪聲添加通常用于圖像去噪，而不是提高生成圖像的真實感。二、多選題(共5題)11.【答案】ABC【解析】圖像插值技術(shù)、超分辨率技術(shù)和圖像增強技術(shù)都可以通過不同的方法提高圖像的分辨率，而圖像壓縮技術(shù)通常是降低圖像分辨率。12.【答案】ABCD【解析】以上所有因素都會影響AIGC圖像生成的質(zhì)量。訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定了生成圖像的真實性和多樣性；網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的復雜性和生成算法的優(yōu)化程度決定了模型的生成能力；計算資源則影響了模型的訓練速度和效果。13.【答案】AC【解析】GAN（生成對抗網(wǎng)絡）和聚類算法屬于無監(jiān)督學習，因為它們不需要使用標簽數(shù)據(jù)進行訓練。生成器-判別器模型和強化學習通常需要標簽數(shù)據(jù)或獎勵信號來指導學習過程。14.【答案】ABC【解析】PSNR、SSIM和LPIPS都是客觀的圖像質(zhì)量評價指標，而用戶滿意度調(diào)查則是一種主觀評價方法。這些方法可以綜合使用，以更全面地評估AIGC圖像生成的質(zhì)量。15.【答案】ABCD【解析】模式崩潰和模式退化是生成模型中常見的問題，真實感不足則影響圖像的視覺效果，計算資源消耗大則限制了模型的實際應用。這些挑戰(zhàn)都是AIGC圖像生成領(lǐng)域需要解決的問題。三、填空題(共5題)16.【答案】像素【解析】在圖像處理中，像素是構(gòu)成圖像的基本單元，每個像素代表一個顏色值，AIGC技術(shù)通過操作這些像素來生成新的圖像。17.【答案】均方誤差（MSE）【解析】均方誤差（MSE）是一種衡量兩個或多個變量之間差異的函數(shù)，常用于AIGC圖像生成中，來評估生成圖像與真實圖像之間的誤差。18.【答案】生成器，判別器【解析】GAN（生成對抗網(wǎng)絡）由生成器和判別器兩部分組成。生成器的任務是生成圖像，而判別器的任務是判斷圖像的真實性。兩者通過對抗訓練來提升生成圖像的質(zhì)量。19.【答案】數(shù)據(jù)增強【解析】數(shù)據(jù)增強是一種通過變換輸入數(shù)據(jù)來增加模型訓練數(shù)據(jù)多樣性的技術(shù)，在AIGC圖像生成中，它可以有效地提高生成圖像的多樣性。20.【答案】模式崩潰【解析】模式崩潰是AIGC圖像生成中的一個常見問題，指的是模型在訓練過程中生成的圖像開始變得單一，缺乏多樣性。解決模式崩潰需要設計能夠捕捉數(shù)據(jù)豐富性的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，并采用合適的訓練策略。四、判斷題(共5題)21.【答案】正確【解析】在GAN的訓練過程中，生成器和判別器都處于不斷學習和適應的狀態(tài)，初期兩者都會產(chǎn)生大量的失敗案例，但隨著訓練的進行，它們會逐漸提高性能。22.【答案】錯誤【解析】圖像超分辨率技術(shù)可以提高圖像的分辨率，但有一定的限制，過高的分辨率提升可能導致圖像質(zhì)量下降，或者出現(xiàn)偽影。23.【答案】錯誤【解析】數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以通過變換現(xiàn)有數(shù)據(jù)來增加數(shù)據(jù)的多樣性，但它并不能減少所需訓練數(shù)據(jù)的總量。實際上，某些增強方法可能需要更多的計算資源來生成足夠多的數(shù)據(jù)樣本。24.【答案】正確【解析】模式崩潰在AIGC圖像生成中指的是生成圖像中出現(xiàn)了重復或者模式化的內(nèi)容，這通常是因為生成器沒有很好地學習數(shù)據(jù)分布。25.【答案】錯誤【解析】雖然更深層次的網(wǎng)絡可能有助于捕捉更復雜的數(shù)據(jù)特征，但過深的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可能導致過擬合，反而會降低生成圖像的質(zhì)量。合理的網(wǎng)絡深度需要根據(jù)具體問題進行調(diào)整。五、簡答題(共5題)26.【答案】GAN（生成對抗網(wǎng)絡）由生成器和判別器兩部分組成。生成器的任務是生成與真實圖像難以區(qū)分的假圖像，而判別器的任務是區(qū)分生成的假圖像和真實圖像。在訓練過程中，生成器不斷嘗試欺騙判別器，判別器則努力識別圖像的真實性。通過這種對抗訓練，生成器的性能逐漸提升，最終能夠生成高質(zhì)量、多樣化的圖像?！窘馕觥吭擃}考查對GAN工作原理的理解，需要描述生成器和判別器的交互過程以及訓練過程中的變化。27.【答案】AIGC圖像生成的超分辨率技術(shù)是一種通過提高低分辨率圖像的分辨率來改善圖像質(zhì)量的技術(shù)。其應用場景包括老照片修復、醫(yī)療影像增強、視頻監(jiān)控畫面清晰度提升等。這些場景中，往往需要將低分辨率或模糊的圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率的清晰圖像，以滿足特定的使用需求?！窘馕觥吭擃}要求考生理解超分辨率技術(shù)的概念及其應用場景，需要對技術(shù)進行簡要介紹并給出具體應用例子。28.【答案】數(shù)據(jù)增強技術(shù)通過增加數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性，可以提高模型對各種不同圖像的適應能力。在AIGC圖像生成中，由于訓練數(shù)據(jù)可能存在標簽缺失、數(shù)據(jù)量不足等問題，數(shù)據(jù)增強可以幫助模型學習到更豐富的特征，從而提升生成圖像的質(zhì)量和多樣性。【解析】該題考查對數(shù)據(jù)增強技術(shù)重要性的理解，需要解釋數(shù)據(jù)增強如何幫助模型學習，并說明其在AIGC圖像生成中的應用價值。29.【答案】解決模式崩潰問題可以從以下幾個方面入手：調(diào)整網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，例如增加噪聲或引入跳躍連接；修改訓練過程，如調(diào)整學習率、采用不同的優(yōu)化器；增加訓練數(shù)據(jù)量，以提高模型對多樣性的學習；