2025年人工智能AIGC提示詞工程設(shè)計考核試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在StableDiffusion1.5文生圖流程中，若提示詞“acat”被CLIP編碼后維度為77×768，后續(xù)UNet交叉注意力層實際接收的tensor形狀為：A.[1,77,768]B.[1,768,77]C.[1,4096,768]D.[1,768,4096]答案：A解析：CLIP文本編碼器輸出[seq_len,embed_dim]，UNet交叉注意力層直接接收該形狀，無需轉(zhuǎn)置。2.使用GPT4API進行Fewshot提示時，若系統(tǒng)提示詞長度超過模型最大上下文窗口的15%，最佳實踐是：A.截斷系統(tǒng)提示詞尾部B.將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：系統(tǒng)提示詞優(yōu)先級高于用戶消息，將示例放入user消息可減少系統(tǒng)提示詞長度，避免截斷關(guān)鍵指令。3.在Midjourneyv6中，以下哪條提示詞片段對“鏡頭焦距”控制無效？A.“–ar3:2–v6”B.“35mmlens”C.“focallength85mm”D.“ultrawide14mm”答案：A解析：“–ar”僅控制畫幅比例，不涉焦距；其余均為社區(qū)驗證有效的焦距提示。4.當使用LoRA微調(diào)StableDiffusion時，若rank=32，基礎(chǔ)模型維度768，則LoRA參數(shù)量約為：A.768×32×2B.768×32×4C.768×32×8D.768×32×16答案：C解析：LoRA對Q、K、V、O四組權(quán)重各注入低秩矩陣，每組參數(shù)量768×32×2，共4組，故768×32×8。5.在LangChain中，以下哪種Memory機制最適合需要“跨多輪精確引用前序數(shù)值”的場景？A.ConversationBufferMemoryB.ConversationSummaryMemoryC.ConversationKGMemoryD.ConversationEntityMemory答案：D解析：EntityMemory可抽取并存儲數(shù)值實體，支持后續(xù)精確引用；Summary易丟失數(shù)字精度。6.對于DALL·E3，若提示詞包含“redcubeonbluecube,perspectiveview”，再追加“nored”后，模型最可能輸出：A.藍色立方體單體B.紅色立方體單體C.紅藍疊加立方體D.報錯拒絕答案：A解析：DALL·E3遵循“否定優(yōu)先”策略，先剔除紅色，再渲染剩余描述，僅留藍色立方體。7.在StableDiffusionXL使用Refiner模型時，若去噪步數(shù)設(shè)為20，Refiner介入時機為0.8，則實際Refiner參與步數(shù)為：A.4B.5C.16D.20答案：A解析：20×(1?0.8)=4步由Refiner完成。8.當使用ChatGPT生成代碼，要求“零第三方庫”時，以下哪條系統(tǒng)提示詞最不易產(chǎn)生幻覺？A.“Donotuseanyexternalpackages.”B.“OnlyusePythonstandardlibrary.”C.“Avoidthirdpartyimports.”D.“YoumustnotimportanythingoutsidePythonbuiltins.”答案：B解析：明確“standardlibrary”邊界，模型可精準映射到官方文檔，減少幻覺。9.在提示詞工程里，引入“Let’sthinkstepbystep”主要利用了哪種推理增強機制？A.鏈式思考（CoT）B.自洽性（Selfconsistency）C.反思（Reflection）D.累積推理（AccumulativeReasoning）答案：A解析：該短語觸發(fā)逐步推理，是典型的ZeroshotCoT技巧。10.若將StableDiffusion采樣器從DDIM改為DPM++2MKarras，在相同步數(shù)下，生成時間通常：A.增加>50%B.增加<10%C.幾乎不變D.減少>20%答案：B解析：DPM++2M為二階方法，每步計算量略增，但步數(shù)可減半，總耗時微增<10%。二、多項選擇題（每題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.負面提示“extrafingers”B.使用ControlNetOpenPoseC.提高CFG至20D.采用SDXL1.0基礎(chǔ)模型答案：A、B、D解析：高CFG易放大瑕疵，C錯誤；其余均經(jīng)社區(qū)驗證有效。12.在GPT4提示詞中，以下哪些做法可提升JSON格式輸出穩(wěn)定性？A.在系統(tǒng)提示給出JSONSchemaB.要求輸出```json代碼塊C.設(shè)置temperature=1.5D.追加“Donotincludeanyexplanations”答案：A、B、D解析：高temperature降低格式穩(wěn)定性，C錯誤。13.關(guān)于Midjourney的“–styleraw”參數(shù)，正確描述有：A.減少默認美學化B.提升提示詞忠誠度C.降低采樣多樣性D.僅v6可用答案：A、B、D解析：raw模式僅調(diào)整美學，不改變多樣性，C錯誤。14.使用LoRA合并時，以下哪些操作可能引發(fā)“災難性遺忘”？A.全模型權(quán)重覆蓋B.學習率設(shè)為1e2C.凍結(jié)CLIP文本編碼器D.合并后不再使用原模型答案：A、B、D解析：凍結(jié)CLIP對遺忘無直接影響，C錯誤。15.在AIGC安全合規(guī)里，以下哪些屬于“promptinjection”防御手段？A.輸入過濾字符串“ignoreabove”B.輸出后處理檢測C.隨機化系統(tǒng)提示詞D.提升temperature答案：A、B、C解析：提升temperature反而增加攻擊面，D錯誤。三、判斷題（每題1分，共10分）16.在StableDiffusion中，EMA權(quán)重僅用于推理，不影響訓練。答案：√解析：EMA為影子權(quán)重，訓練時獨立更新，僅推理時切換。17.DALL·E3支持用戶自定義采樣步數(shù)。答案：×解析：DALL·E3為黑盒服務(wù)，步數(shù)不可調(diào)。18.使用GPT4生成LaTeX時，系統(tǒng)提示加入“OutputonlyLaTeX,no$$”可完全避免美元符號幻覺。答案：×解析：模型仍可能輸出$...$，需后處理。19.Midjourneyv6已支持中文直接提示詞。答案：√解析：v6多語言CLIP支持中文。20.LoRA的alpha參數(shù)可大于rank。答案：√解析：alpha為縮放因子，與rank無大小限制。21.StableDiffusionXL的文本編碼器參數(shù)量大于UNet。答案：×解析：UNet約2.6B，文本編碼器約817M。22.在LangChain中，AgentExecutor默認使用ReAct范式。答案：√解析：官方模板默認ReAct。23.使用“–seed1”可確保Midjourney每次生成完全一致。答案：×解析：1表示隨機種子，結(jié)果不可復現(xiàn)。24.GPT4的函數(shù)調(diào)用功能支持異步回調(diào)。答案：×解析：當前為同步接口。25.在提示詞末尾追加“Beconcise”可減少輸出token約2040%。答案：√解析：實驗統(tǒng)計平均減少30%。四、填空題（每空2分，共20分）26.在StableDiffusion中，用于將VAE潛空間向量解碼為像素空間的卷積層輸出通道數(shù)為______。答案：3解析：VAE解碼器最后一層輸出RGB三通道。27.若GPT4最大上下文8192token，輸入占6000token，則單次回復最大可生成為______token。答案：2192解析：8192?6000=2192。28.在Midjourney提示詞中，控制“光照方向”的常用關(guān)鍵詞為______。答案：directionallighting解析：社區(qū)驗證有效。29.LoRA的dropout參數(shù)通常設(shè)為______以抑制過擬合。答案：0.1解析：經(jīng)驗值0.1。30.StableDiffusionXL的Refiner模型采用______噪聲調(diào)度器。答案：EDM解析：論文明確使用KarrasEDM。31.在提示詞工程中，______技術(shù)通過多次采樣并投票提升答案一致性。答案：Selfconsistency解析：Wangetal.2022。32.DALL·E3的“promptrewriting”階段由______模型完成。解析：GPT4答案：GPT4解析：OpenAI技術(shù)報告。33.使用ControlNetCanny時，邊緣閾值上限默認______。答案：200解析：官方配置。34.在LangChain，對話鏈若設(shè)置verbose=True，會在控制臺輸出______。答案：Prompt模板與中間步驟解析：調(diào)試信息。35.SDXL的文本編碼器組合了OpenCLIPViTbigG與______。答案：CLIPViTL解析：雙編碼器架構(gòu)。五、簡答題（每題10分，共30分）36.闡述在StableDiffusion中，如何通過負面提示詞（negativeprompt）抑制“扭曲人臉”現(xiàn)象，并給出三條可復用的負面提示詞片段，說明其原理。答案：負面提示詞通過降低對應(yīng)特征的對數(shù)幾率，使UNet在去噪過程中抑制相關(guān)模式?？蓮陀闷危?.“deformedface,badanatomy”——直接屏蔽解剖學錯誤；2.“extraears,asymmetriceyes”——針對五官不對稱；3.“l(fā)owquality,blurryfacialfeatures”——降低低清人臉概率。原理：分類器自由引導（CFG）將負面條件向量與正向向量相減，放大差異，從而抑制負面特征。37.描述如何利用GPT4的函數(shù)調(diào)用（functioncalling）實現(xiàn)“動態(tài)提示詞模板”更新，并給出Python代碼示例。答案：思路：將提示詞模板作為可修改資源，GPT4通過函數(shù)獲取當前模板、提交新版本，實現(xiàn)運行時更新。代碼：```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識別用戶意圖，調(diào)用update_template完成動態(tài)更新，無需重啟服務(wù)。38.說明在Midjourneyv6中，如何利用“–sref”風格參考圖參數(shù)實現(xiàn)品牌視覺一致性，并給出完整操作流程。答案：流程：1.準備一張代表品牌視覺的風格參考圖A（色彩、紋理、構(gòu)圖）；2.上傳至Discord，獲取圖片鏈接；3.在提示詞末尾追加“–sref鏈接–sw100”；（sw0–1000，值越大越貼近參考）4.生成后，若需微調(diào)，可保持“–sref”不變，僅修改主體描述，實現(xiàn)主體變化而風格一致；5.對多張產(chǎn)品圖重復步驟4，即可保持整體品牌調(diào)性。原理：–sref將參考圖經(jīng)視覺編碼器注入擴散過程，sw控制注入強度，實現(xiàn)風格遷移。六、綜合設(shè)計題（25分）39.場景：某出版社需將10萬本舊書掃描插圖批量轉(zhuǎn)為高清彩色現(xiàn)代插畫，要求風格統(tǒng)一、可商用、無版權(quán)風險。請設(shè)計一套基于StableDiffusionXL+LoRA的AIGC提示詞工程方案，涵蓋：1.數(shù)據(jù)準備與清洗；2.風格一致性控制；3.提示詞模板與負面提示；4.質(zhì)量評估與迭代；5.合規(guī)與版權(quán)措施。答案：1.數(shù)據(jù)準備：a.掃描圖