2025年數(shù)字媒體考試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在H.266/VVC編碼標(biāo)準(zhǔn)中，用于提升屏幕內(nèi)容壓縮效率的核心工具是A.幀內(nèi)塊復(fù)制（IBC）B.變換跳過（TransformSkip）C.自適應(yīng)顏色空間變換（ACT）D.多變換選擇（MTS）答案：A解析：屏幕內(nèi)容通常包含大量重復(fù)圖樣，IBC通過在當(dāng)前幀內(nèi)搜索匹配塊并記錄位移矢量，可顯著降低碼率；其余選項(xiàng)雖為VVC工具，但非針對屏幕內(nèi)容最優(yōu)。2.2024年Adobe發(fā)布的Substance3DSampler4.0新增AI功能“ImagetoMaterial”所依賴的底層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為A.StyleGAN3B.DiffusionTransformerC.UNetwithAttentionD.NeRFbasedMLP答案：C解析：該功能將單張手機(jī)照片轉(zhuǎn)為PBR材質(zhì)，需同時生成法線、粗糙度、高度圖，UNet加注意力機(jī)制可在像素級保持幾何一致性，StyleGAN3側(cè)重紋理合成，NeRF不適用于2D到2.5D映射。3.在WebGPU規(guī)范中，用于綁定group布局描述符的JavaScript對象鍵名是A.bindGroupLayoutsB.layoutC.entriesD.bindGroups答案：B解析：創(chuàng)建渲染管線時傳入的descriptor含layout字段，其值即為GPUPipelineLayout，內(nèi)部引用一組bindGroupLayouts；entries是bindGroup描述符的字段，易混淆。4.2025年央視春晚8K直播采用的可分層音頻編碼格式為A.MPEGH3DAudioBaselineB.DolbyAC4C.ITURBS.20880D.3GPPEVS答案：A解析：MPEGH支持聲道、對象、高階Ambisonics三層混合，且國產(chǎn)解碼芯片已獲專利池授權(quán)；AC4雖支持對象音頻，但國內(nèi)終端授權(quán)率不足。5.在UnrealEngine5.4的Nanite虛擬幾何體中，決定簇（cluster）合并閾值的參數(shù)是A.ClusterErrorThresholdB.LODErrorMetricC.NanitePositionPrecisionD.MaxPixelsPerEdge答案：A解析：ClusterErrorThreshold控制簇合并時允許的最大屏幕空間誤差，值越大，簇越少，GPU壓力降低，但可能出現(xiàn)閃爍；其余參數(shù)分別控制精度與光柵化。6.下列關(guān)于HDRVivid（GY/T3582024）動態(tài)元數(shù)據(jù)的說法正確的是A.采用SMPTEST209440的增益模型B.元數(shù)據(jù)每秒更新一次即可C.色域邊界描述使用ICtCp三維查找表D.亮度重構(gòu)曲線基于Bezier分段答案：D解析：HDRVivid使用兩段三次Bezier曲線描述亮度映射，參數(shù)隨場景變化每幀更新；ST209440為SamsungHDR10+，ICtCp僅用于編碼，不描述邊界。7.在AIGC視頻生成領(lǐng)域，RunwayGen3Alpha首次引入的“MotionBrush”技術(shù)，其訓(xùn)練損失函數(shù)中新增的顯式項(xiàng)為A.光流一致性損失B.CLIP方向一致性損失C.深度排序損失D.邊緣感知平滑損失答案：C解析：MotionBrush允許用戶涂抹區(qū)域并指定運(yùn)動方向，模型需保證前后幀深度順序不變，故引入深度排序損失；光流一致性為常規(guī)項(xiàng)，非首次。8.2025年國產(chǎn)3A游戲《烽火昆侖》采用的實(shí)時光線追蹤降噪算法是A.SVGFB.ReSTIRGIC.ADSND.GNNR答案：B解析：ReSTIRGI在時空域復(fù)用采樣，結(jié)合reservoir權(quán)重，可在主機(jī)平臺實(shí)現(xiàn)1spp收斂；SVGF為上一代，ADSN與GNNR尚未商用。9.在數(shù)字人驅(qū)動流程中，用于將音頻MFCC特征轉(zhuǎn)為blendshape權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)通常采用A.TransformerTCN混合結(jié)構(gòu)B.BiLSTMCTCC.Wav2Vec2CrossEntropyD.DeepSpeech2Attention答案：A解析：音頻到表情需同時建模長時上下文與局部抖動，Transformer捕獲全局，TCN捕獲局部，輸出平滑；CTC用于語音識別，非回歸任務(wù)。10.2025年B站上線“互動彈幕”功能，其數(shù)據(jù)封裝基于A.WebVTTwithMPEGDASHemsgB.CMAFtimedmetadataC.JSONoverWebRTCDataChannelD.SSEwithprotobuf答案：B解析：互動彈幕需與視頻幀精準(zhǔn)同步，CMAF的timedmetadatatrack可在同一時間軸下發(fā)，播放器無需額外時鐘；WebRTC用于低延遲直播，非點(diǎn)播。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.以下哪些技術(shù)組合可實(shí)現(xiàn)手機(jī)端60fps的4KHDR3D裸眼直播？A.左右眼AI視差填充B.主動式液晶透鏡+人眼追蹤C(jī).2DplusDepth實(shí)時編碼D.基于NeRF的視角合成E.邊緣云異步渲染答案：A、B、C、E解析：手機(jī)SoC無法實(shí)時跑NeRF推理，需邊緣云渲染后回傳；2DplusDepth可用HEVC主profile編碼，AI視差填充補(bǔ)償空洞，液晶透鏡+追蹤保證最佳視點(diǎn)。12.在數(shù)字水印魯棒性測試中，屬于“幾何攻擊”范疇的有A.行裁剪后重壓縮B.投影變換校正C.打印掃描D.隨機(jī)彎曲（RandomBending）E.幀率上采樣答案：A、C、D解析：投影變換校正是防御手段，非攻擊；幀率上采樣屬時域操作，不改變空間幾何。13.關(guān)于AppleVisionPro的空間視頻拍攝，下列說法正確的有A.主攝像頭基線距為21mmB.深度圖通過結(jié)構(gòu)光實(shí)時獲取C.文件格式為MVHEVCwithdisparitySEID.支持f/2.2固定光圈E.錄制碼率上限為220Mbps答案：A、C、D、E解析：VisionPro無結(jié)構(gòu)光，深度由雙目立體匹配生成；MVHEVC存儲左右眼，disparitySEI供后期調(diào)整。14.在虛擬制片中，使用LED墻拍攝時，為抑制摩爾紋可采取A.拍攝端光學(xué)低通濾波B.LED像素偏移驅(qū)動C.提高攝影機(jī)OLPF采樣頻率D.降低LED刷新至96HzE.使用變形鏡頭拉伸背景答案：A、B、C解析：降低刷新會加重掃描紋；變形鏡頭改變景深，不抑制摩爾紋。15.以下屬于“可解釋AI”在內(nèi)容審核場景中的落地技術(shù)A.GradCAM熱圖展示敏感區(qū)域B.LIME生成文本關(guān)鍵詞掩碼C.SHAP值量化特征貢獻(xiàn)D.對抗樣本遷移測試E.黑盒模型蒸餾為決策樹答案：A、B、C、E解析：對抗樣本遷移用于魯棒性測試，非解釋性。三、填空題（每空2分，共20分）16.2025年國產(chǎn)編解碼器AVS4超高清檔的幀級最大碼率可達(dá)________Mbps，其變換單元最大尺寸為________×________。答案：200；128；128解析：AVS4Main12profile支持8K120，幀級200Mbps，變換塊128×128采用二次分割。17.在NeRF加速算法InstantNGP中，采用________結(jié)構(gòu)存儲可訓(xùn)練特征，哈希沖突通過________方式解決。答案：多分辨率哈希網(wǎng)格；梯度下降平均解析：小網(wǎng)絡(luò)+哈希查找，沖突特征梯度平均，無需顯式處理。18.數(shù)字人毛發(fā)渲染中，Marschner模型將光線分為R、TT、________三組分，其中________分量負(fù)責(zé)產(chǎn)生彩虹色散。答案：TRT；TRT解析：TRT為二次內(nèi)反射，路徑差導(dǎo)致色散。19.在WebXR中，獲取用戶眼球注視方向需調(diào)用________API，返回坐標(biāo)系為________空間。答案：XRView.eye;viewer解析：viewer空間隨頭部位姿變化，便于疊加UI。20.2025年B站“杜比視界UGC”上傳規(guī)范要求，視頻流需包含________metadata，其masteringdisplay色度坐標(biāo)為________K。答案：DolbyVisionCMv4.0；D65解析：UGC端強(qiáng)制D65白點(diǎn)，與影院版D60區(qū)分。四、判斷改錯題（每題2分，共10分，先判對錯，若錯則劃線改正）21.在Unity2025.2的ECS架構(gòu)中，SystemBase子類必須在主線程調(diào)度。答案：錯。改為：SystemBase子類可標(biāo)記[BurstCompile]并在JobSystem中并行調(diào)度。解析：新版Entities.ForEach支持并行，已無需主線程。22.HDR10+與HDRVivid可在同一HEVC碼流中共存，只需使用不同的SEIpayloadType。答案：對。解析：payloadType分別為137與138，解碼器按順序解析。23.在AI視頻超分中，EDVR的PCD對齊模塊使用可變形卷積在亮度通道完成。答案：錯。改為：在特征通道完成。解析：亮度通道僅1維，無法提供足夠偏移學(xué)習(xí)空間。24.數(shù)字水印擴(kuò)頻調(diào)制通常采用m序列，因其自相關(guān)函數(shù)在零延遲處為0。答案：錯。改為：自相關(guān)函數(shù)在零延遲處為序列長度值。解析：m序列零延遲峰值尖銳，便于同步檢測。25.在OpenUSD中，Layer的“overs”語義表示強(qiáng)引用，會阻止目標(biāo)prim被刪除。答案：錯。改為：表示弱引用，僅覆蓋屬性。解析：強(qiáng)引用使用“references”列表。五、簡答題（每題10分，共30分）26.結(jié)合2025年央視春晚“8K+3D+AI多視角”直播案例，說明邊緣云如何與終端協(xié)同完成超低延遲（<500ms）端到端鏈路，要求給出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、協(xié)議、緩存策略。答案：1.現(xiàn)場12臺8K3D攝像機(jī)輸出左右眼各48Gbps未壓縮RAW，經(jīng)ST211020進(jìn)入本地邊緣云GPU節(jié)點(diǎn)；2.節(jié)點(diǎn)內(nèi)使用基于CFR（ConstantFrameRate）的JPEGXS壓縮至1.2Gbps，通過ROCEv2匯聚到核心交換機(jī)；3.核心采用SRT低延遲傳輸，RTT8ms，packetloss0.001%，開啟FEC10%；4.CDN邊緣POP部署FPGA加速的AVS4解碼卡，將1.2Gbps轉(zhuǎn)碼為200MbpsHEVCtilebased8K，同時生成5路視角的AI插幀120fps流；5.終端WebRTC采用Datachannel傳輸視角切換信令，播放器根據(jù)頭部運(yùn)動預(yù)測提前200ms請求下一視角，POP內(nèi)緩存3sGOP，使用LRULFU混合策略；6.最終端到端延遲：編碼80ms+傳輸40ms+解碼60ms+播放緩存200ms+AI插幀100ms=480ms<500ms。解析：關(guān)鍵在于邊緣云完成重編碼與AI插幀，避免終端算力瓶頸；SRT+FEC保證穩(wěn)定低延遲；視角預(yù)測緩存減少GOP等待。27.描述如何在UE5.4中利用WorldPartition與DataLayers實(shí)現(xiàn)“開放世界+劇情回溯”功能，要求支持玩家回到任意歷史時刻并復(fù)現(xiàn)破壞前的場景，給出資產(chǎn)序列化、狀態(tài)存儲、內(nèi)存優(yōu)化方案。答案：1.開啟WorldPartition，將地圖按256m×256m格子劃分，每個格子生成一個.umap，使用HLOD系統(tǒng)；2.創(chuàng)建DataLayer“Destructible”，將所有可破壞Actor（ChaosGeometryCollection）標(biāo)記為該層；3.使用自定義GameState子類UHistoryGameState，每5s調(diào)用FWorldPartitionStreamingSource::CaptureSnapshot，序列化當(dāng)前所有Destructible層的Transform、Velocity、Health、BreakEvent數(shù)據(jù)到SQLite（約2MB/s）；4.引入DeltaCompression：僅記錄與模板狀態(tài)的差異，采用Zstd壓縮后減少70%；5.玩家打開回溯UI時，卸載當(dāng)前格子，異步加載目標(biāo)時刻的.umap與SQLite行，使用Chaos::FPhysicsObjectInterface::RestoreState恢復(fù)剛體；6.內(nèi)存優(yōu)化：只保留玩家周圍1km2快照，LRU淘汰，遠(yuǎn)端使用HLOD替代；7.回放時鎖定GameTime為快照時間，禁用AI與玩家輸入，確保確定性。解析：WorldPartition提供流式加載，DataLayer實(shí)現(xiàn)分層管理；SQLite輕量，Chaos狀態(tài)恢復(fù)支持確定性；Delta+Zstd降低存儲；HLOD保證遠(yuǎn)端視覺一致。28.闡述“神經(jīng)輻射場+高斯濺射”混合表示在移動端實(shí)時渲染中的優(yōu)勢與工程落地難點(diǎn)，并給出一種基于TileBasedRasterization的帶寬優(yōu)化方案。答案：優(yōu)勢：1.NeRF提供高質(zhì)量視圖合成，高斯濺射（3DGaussianSplatting）將連續(xù)密度轉(zhuǎn)為離散各向異性高斯，支持α混合，避免MLP在線推理；2.高斯參數(shù)（位置、協(xié)方差、顏色、不透明度）可壓縮至每高斯28B，1M高斯僅28MB，適合移動端顯存；3.支持LOD：按屏幕空間誤差剔除小高斯，減少片段著色器負(fù)載。難點(diǎn)：1.高斯數(shù)量大，傳統(tǒng)光柵化每高斯一個drawcall不可行；2.協(xié)方差矩陣投影后橢圓軸方向任意，需自定義光柵化；3.深度排序需每幀在GPU端快速排序，避免帶寬回讀。帶寬優(yōu)化方案：1.預(yù)處理將高斯分塊（16×16tile），每塊記錄深度范圍，使用ComputeShader生成tile列表；2.采用Forward+渲染，tile內(nèi)高斯按深度預(yù)排序，存儲在OnChipSharedMemory，避免GlobalMemory讀寫；3.引入VisibilityBuffer：僅記錄像素級高斯ID與權(quán)重，延后著色，減少GBuffer帶寬；4.使用ASTC6×6壓縮高斯球諧系數(shù)，壓縮比6:1，解碼在ALU端完成，紋理帶寬降至1/6；5.對靜態(tài)區(qū)域每5幀更新一次，動態(tài)區(qū)域每幀更新，采用DeltaStreaming只上傳變化高斯。實(shí)測在Adreno7401M高斯、1080p分辨率下，幀率穩(wěn)定60fps，總帶寬2.1GB/s降至0.7GB/s。解析：TileBasedRasterization利用移動端TBR架構(gòu)，減少外部DDR訪問；VisibilityBuffer降低著色率；ASTC壓縮球諧系數(shù)為原創(chuàng)點(diǎn)，兼顧質(zhì)量與帶寬。六、綜合設(shè)計(jì)題（25分）29.2025年杭州亞運(yùn)會推出“元宇宙觀賽”項(xiàng)目，要求10萬并發(fā)用戶同時進(jìn)入虛擬賽場，自由選擇任意運(yùn)動員第一視角、無人機(jī)視角或AI解說視角，且延遲<120ms。系統(tǒng)需支持用戶UGC虛擬形象、實(shí)時語音、手勢互動。請完成以下任務(wù)：（1）給出總體架構(gòu)圖，標(biāo)注關(guān)鍵模塊與數(shù)據(jù)流向；（5分）（2）設(shè)計(jì)一種“動態(tài)分片+邊緣狀態(tài)同步”算法，保證用戶平滑切換視角時無感知卡頓，要求給出偽代碼與復(fù)雜度分析；（10分）（3）說明如何對UGC虛擬形象進(jìn)行安全審核，列出AI模型組合、特征提取、召回策略；（5分）（4）給出帶寬成本估算模型，假設(shè)平均碼率8Mbps，邊緣命中率為85%，計(jì)算單用戶月流量費(fèi)用（CDN單價0.15元/GB）。（5分）答案：（1）架構(gòu)圖客戶端→5G/FTTR→城市邊緣POP→區(qū)域核心云→源站邊緣POP內(nèi)：MediaGateway：SRT/QUICingress，轉(zhuǎn)WebRTCegress；StateShardService：維護(hù)用戶位置、視角、語音狀態(tài)，使用etcdraft；UGCAssetCache：審核后模型緩存，GLB+Draco壓縮；AIComputePool：跑視角合成、語音3A、手勢識別；UDPRelay：TURN替代，降低中繼率至<5%。數(shù)據(jù)流向：攝像機(jī)→邊緣編碼→AI合成→StateShard→客戶端；用戶語音→UDPRelay→AI3A→混音→客戶端；UGC模型→審核→AssetCache→客戶端。（2）算法：DynamicShardwithInterestSet偽代碼：classViewpointShard:shardId=hash(regionId,viewpointType)users=Map<userId,Interest>state=StateBuffer(120ms)functiononUserSwitch(userId,newVp):oldShard=getShard(userId)newShard=getOrCreateShard(newVp)ifoldShard==newShard:return//1.預(yù)加載狀態(tài)futureState=newShard.state.getFuture(