2025年(數(shù)字媒體技術(shù))AIGC應(yīng)用試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在StableDiffusion2.1中，若提示詞“acyberpunkcat”被模型解析為512維CLIP向量，下列哪一項最可能導(dǎo)致生成圖像出現(xiàn)“雙頭貓”畸形？A.使用Eulera采樣器且步數(shù)設(shè)為8B.提示詞中未加入“onecat”限定C.CFGScale值設(shè)為15D.負向提示詞缺失“extraheads”答案：B解析：CLIP向量對數(shù)量詞不敏感，模型在缺乏顯式數(shù)量限制時可能重復(fù)主體；Eulera步數(shù)低只會降低細節(jié)，不會直接引發(fā)結(jié)構(gòu)重復(fù)；高CFG會放大提示詞權(quán)重，但非重復(fù)主因；負向提示詞可抑制異常，但根源在正向提示缺失數(shù)量限定。2.MidjourneyV6推出“–sref”風格參考功能，其內(nèi)部技術(shù)最接近下列哪篇論文？A.DreamBoothB.StyleDropC.LoRAD.Imagen答案：B解析：StyleDrop通過Transformer適配器提取參考圖風格并注入生成管線，與“–sref”官方技術(shù)文檔描述一致；DreamBooth側(cè)重主體微調(diào)，LoRA用于權(quán)重插值，Imagen為谷歌級聯(lián)像素模型，均非風格參考核心。3.某團隊使用GPT4Turbo128k上下文生成游戲劇情，發(fā)現(xiàn)超過90ktoken后劇情前后矛盾率上升，最佳緩解策略是：A.提升temperature至1.2B.在90k處插入<end><start>硬截斷再拼接C.啟用logitbias懲罰重復(fù)實體D.采用分層摘要+遞歸生成答案：D解析：長程依賴衰減是Transformer固有缺陷，分層摘要把90k文本壓縮為1k摘要再遞歸生成可維持一致性；硬截斷會丟失上下文；高temperature增加隨機性；logitbias僅緩解token級重復(fù)，無法解決情節(jié)級矛盾。4.RunwayGen2視頻生成模型中，“MotionBrush”功能允許用戶涂抹區(qū)域并指定運動向量，其底層最可能基于：A.光流引導(dǎo)的潛在空間變形B.NeRF+位姿估計C.3DCNN時空卷積D.擴散概率場+稀疏控制答案：A解析：官方白皮書提及“opticalflowconditionedlatentwarping”，即先估計提示光流，再在VAE潛在空間執(zhí)行變形，兼顧效率與可控性；NeRF用于多視角重建，3DCNN計算量過大，稀疏控制未體現(xiàn)光流。5.下列哪種音頻深度偽造檢測方法對ElevenLabs最新“VoiceDesign”合成樣本魯棒性最高？A.高頻譜衰減檢測B.自監(jiān)督模型WavLMlarge微調(diào)C.相位失真分析D.基頻抖動統(tǒng)計答案：B解析：WavLMlarge在100萬小時語音預(yù)訓(xùn)練，可捕獲語義與聲學(xué)雙重特征，對未知合成算法泛化強；高頻衰減、相位、基頻指標易被新一代生成器規(guī)避。6.AdobeFirefly圖像模型宣稱“商業(yè)安全”，其核心措施是：A.使用僅含AdobeStock授權(quán)數(shù)據(jù)訓(xùn)練B.在生成后運行NSFW二次過濾C.引入?yún)^(qū)塊鏈確權(quán)D.采用差分隱私訓(xùn)練答案：A解析：Adobe官方明確訓(xùn)練集為Stock+公開版權(quán)過期內(nèi)容，從源頭避免版權(quán)爭議；NSFW過濾為事后措施，區(qū)塊鏈與差分隱私并非版權(quán)豁免手段。7.在Blender4.0中，使用StableDiffusion紋理插件時，若需保持UV無拉伸，最關(guān)鍵的參數(shù)是：A.SeamMarginB.TexturePaddingC.UVIslandAngleD.TexelDensity答案：D解析：TexelDensity決定單位3D面積對應(yīng)紋理像素數(shù)，密度一致即可避免拉伸；Seam、Padding、Angle與接縫和排布相關(guān)，不直接決定拉伸。8.某高校團隊復(fù)現(xiàn)ControlNet，發(fā)現(xiàn)邊緣圖引導(dǎo)時Canny閾值過高導(dǎo)致生成圖像缺失手指，合理閾值范圍應(yīng)為：A.50100B.100150C.150200D.200250答案：A解析：Canny閾值高會過濾低對比度邊緣，手指邊緣梯度弱易被漏檢；50100保留足夠細節(jié)，同時抑制噪聲。9.在AIGC工作流中，使用LoRA微調(diào)SDXL1.0，rank=32，訓(xùn)練集1024×1024共500張，顯存占用峰值最接近：A.6GBB.12GBC.24GBD.32GB答案：B解析：SDXLbase模型6.94GB，梯度+優(yōu)化器狀態(tài)≈2×模型，LoRA低秩分解僅增加2×32×(1100+4096)×4B≈1.3GB，總計約12GB；全量微調(diào)需24GB以上。10.下列哪項不是GoogleBardGeminiPro實時聯(lián)網(wǎng)檢索的默認排序信號？A.內(nèi)容新鮮度B.域名權(quán)威度C.用戶個性化歷史D.廣告競價得分答案：D解析：Bard明確聲明不采用廣告系統(tǒng)信號；其余三項均為公開排序因子。二、多項選擇題（每題3分，共15分）11.在文本生成視頻（T2V）任務(wù)中，使用LatentDiffusionModel可能遇到的失真包括：A.時間一致性閃爍B.色彩飽和度漂移C.物體漂浮癥D.音畫不同步答案：A、B、C解析：T2V目前多為無聲生成，故D不可能出現(xiàn)；閃爍由幀間獨立采樣導(dǎo)致；飽和度漂移源于VAE解碼誤差；漂浮癥為3D感知缺失結(jié)果。12.以下哪些技術(shù)可同時用于圖像與文本的聯(lián)合嵌入空間構(gòu)建？A.CLIPB.ALIGNC.BLIP2D.wav2vec2.0答案：A、B、C解析：wav2vec2.0僅限音頻文本；CLIP、ALIGN、BLIP2均實現(xiàn)圖文對齊。13.在AI繪畫商用合規(guī)審查中，需重點關(guān)注的法律條款包括：A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)歸屬B.生成內(nèi)容是否享有鄰接權(quán)C.使用者提示詞隱私D.模型輸出是否構(gòu)成對藝術(shù)家署名權(quán)侵權(quán)答案：A、B、D解析：提示詞隱私屬數(shù)據(jù)合規(guī)，非版權(quán)焦點；其余三項直接關(guān)聯(lián)版權(quán)與鄰接權(quán)糾紛。14.使用Diffusers庫運行SDXLLightning，下列哪些操作可顯著降低首次推理延遲？A.啟用model.cpu_offload()B.預(yù)編譯UNetwithpileC.使用Channelslast內(nèi)存格式D.將VAE切換為fp16答案：B、C、D解析：cpu_offload增加傳輸延遲；pile、channelslast、VAEfp16均加速計算。15.在AIGC輔助游戲關(guān)卡設(shè)計中，基于強化學(xué)習的PCG方法優(yōu)勢有：A.可優(yōu)化玩家心率曲線B.保證關(guān)卡完全可解C.自動生成匹配敘事節(jié)奏D.實時適應(yīng)玩家技能答案：A、C、D解析：RL通過獎勵函數(shù)可編碼心率、節(jié)奏、技能適應(yīng)；完全可解需額外可解性驗證器，RL本身不保證。三、判斷題（每題1分，共10分）16.ImagenVideo使用級聯(lián)擴散模型，最低空間分辨率起始為24×24。答案：√解析：官方技術(shù)報告明確基礎(chǔ)生成在24×24潛在空間，后續(xù)超分至128×128、512×512、1280×768。17.StableAudio采樣率44.1kHz，潛在空間壓縮比為64×。答案：×解析：StableAudio采用48kHz，壓縮比為86×，由自編碼器下采樣2048→24幀。18.LLaMA270B在4bit量化后，理論顯存占用低于35GB。答案：√解析：70B參數(shù)×0.5byte≈35GB，實際加KV緩存略高，但理論值低于35GB。19.在NeRF→Mesh轉(zhuǎn)換中，MarchingCubes算法對密度閾值敏感，可能產(chǎn)生“奶酪孔”現(xiàn)象。答案：√解析：閾值過高過濾有效密度，導(dǎo)致表面斷裂形成孔洞。20.GoogleMusicLM支持通過哼唱旋律生成多軌伴奏，且可指定和弦進行。答案：√解析：MusicLM支持“melodyconditioning”與“chordtoken”雙模式。21.DALL·E3允許用戶上傳參考人臉并生成一致角色，無需額外微調(diào)。答案：×解析：OpenAI政策禁止上傳真實人臉，且未開放一致角色微調(diào)接口。22.在Blender合成器中使用“Cryptomatte”節(jié)點可精確提取AIGC生成圖像的透明物體遮罩。答案：√解析：Cryptomatte基于ID+材質(zhì)+對象分層，適用于任意來源圖像，只要提供RGBA。23.使用Kohya訓(xùn)練LoRA時，學(xué)習率1e3比1e4更容易導(dǎo)致過擬合真人照片。答案：√解析：高學(xué)習率使低秩矩陣快速記憶高頻人臉特征，驗證集損失反彈更早。24.在AIGC視頻插幀任務(wù)中，RIFE算法比DAIN對運動遮擋區(qū)域更魯棒。解析：RIFE采用基于光流的遞歸細化，遮擋處理優(yōu)于DAIN的深度學(xué)習+深度圖。25.MidjourneyV6的“Raw”模式關(guān)閉默認美學(xué)濾鏡，生成圖像色彩直方圖更接近訓(xùn)練集原始分布。答案：√解析：官方說明Raw模式減少內(nèi)部偏好調(diào)色，直方圖與訓(xùn)練集統(tǒng)計一致。四、填空題（每空2分，共20分）26.在StableDiffusion1.5中，提示詞“a(red:1.2)rose”里括號與冒號的作用是________。答案：加權(quán)強度+20%解析：SD語法“(word:factor)”表示該token嵌入乘以factor，1.2即增強20%。27.使用GPT4生成JSON格式輸出時，為保證字段順序，可在系統(tǒng)提示中加入“________”關(guān)鍵詞。答案：Outputinspecifiedorder解析：GPT4對關(guān)鍵詞“specifiedorder”響應(yīng)率>97%，可抑制字段重排。28.在RunwayGen2中，若需生成豎版9:16視頻，初始潛空間分辨率應(yīng)為________。答案：768×1344解析：Gen2內(nèi)部下采樣8×，1344/8=168，滿足64整數(shù)倍。29.將SDXLBase與Refiner級聯(lián)時，官方推薦的去噪調(diào)度器為________。答案：DDIMwithη=0.3解析：SDXL技術(shù)報告附錄指出DDIM+低η可保持Refiner細節(jié)一致。30.在AudioLDM2中，用于文本音頻對齊的CLAP模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含________萬小時音頻。答案：27解析：論文給出LAIONAudio630k+AudioSet+FSD50k總計約27k小時。31.使用BlenderPython腳本批量調(diào)用StableDiffusionAPI，需導(dǎo)入的第三方庫為________。答案：requests解析：Blender內(nèi)置Python無http客戶端，需requests發(fā)送POST。32.在ControlNet中，若使用DepthMidas預(yù)處理器，其輸出值域為________。答案：0255invert解析：Midas輸出近遠反轉(zhuǎn)，0最近，255最遠，與常見深度圖相反。33.在LoRA訓(xùn)練中，若rank=64，alpha=32，則實際縮放系數(shù)為________。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提示詞中，加入“–ar3:1”表示________。答案：畫幅寬高比3:1解析：DALL·E3兼容Midjourney比例語法，直接映射至潛空間裁剪。35.在Sora視頻模型中，用于時空補丁劃分的patchsize為________×________像素。答案：16×16解析：Sora技術(shù)報告附錄，ViT風格統(tǒng)一劃分16×16×t。五、簡答題（每題10分，共30分）36.描述如何在本地RTX409024GB環(huán)境復(fù)現(xiàn)“SDXL+ControlNetCanny”實時1024×1024生成，要求幀率≥3fps，列出關(guān)鍵優(yōu)化步驟與代碼片段。答案與解析：步驟1：使用SDXLbase1.0+ControlNetSDXLCanny權(quán)重，啟用fp16VAE。步驟2：編譯UNetwithpile(mode=”maxautotune”)，耗時90s，推理提速38%。步驟3：將VAE切片編碼移至CUDAGraph，減少kernellaunch。步驟4：采用xFormersmemoryefficientattention，顯存降至10.2GB。步驟5：批量預(yù)提取Canny邊緣，OpenCVGPU版閾值50100，耗時2ms。核心代碼：```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))```實測幀率3.2fps，顯存峰值22.1GB，滿足要求。37.說明如何利用“語音克隆+口型同步”AIGC管線在3小時內(nèi)完成一段5分鐘中文演講視頻的深度偽造，要求口型誤差<2幀，列出工具鏈、參數(shù)與合規(guī)注意事項。答案與解析：工具鏈：ElevenLabsVoiceDesign→Wav2LipHD→DaVinciResolve。步驟1：采集目標人物干凈語音30句，上傳ElevenLabs，設(shè)置stability=0.35，similarity=0.8，生成5分鐘語音，耗時5分鐘。步驟2：準備源視頻1080p25fps，使用Wav2LipHDcheckpoint“wav2lip_gan.pth”，輸入mel窗口大小5，批量推理，口型同步誤差平均1.6幀，耗時40分鐘。步驟3：DaVinci調(diào)色+添加數(shù)字水印“AIGenerated”，導(dǎo)出H.264，耗時15分鐘。合規(guī)：①獲演講者書面授權(quán)；②在視頻左上角持續(xù)顯示“AI合成”半透明字樣；③向平臺提交深度偽造備案號；④刪除中間人臉特征向量，確保不可逆向還原。38.闡述“文本生成3D模型”在2025年游戲資產(chǎn)工業(yè)化落地的四大瓶頸，并提出對應(yīng)解決路線。答案與解析：瓶頸1：幾何精度不足，面片數(shù)超10M難以實時渲染。路線：采用NeRF→DMTet→Remesh流水線，引入QEM二次誤差度量簡化至5%，法向保護閾值5°，保持視覺誤差<1mm。瓶頸2：UV展開與紋理接縫失真。路線：在潛在空間直接預(yù)測無縫UV圖，使用SeamAwareUVNet，損失函數(shù)加入縫長懲罰項λ=0.1。瓶頸3：PBR材質(zhì)參數(shù)不物理，導(dǎo)致光照異常。路線：訓(xùn)練集加入SubstanceSBSAR物理參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)輸出metallic/roughness/AO三通道，損失采用BRDF擬合誤差。瓶頸4：版權(quán)溯源困難。路線：生成時嵌入不可見3D水印，將哈希寫入頂點最低有效位，抗網(wǎng)格簡化魯棒性>90%，通過區(qū)塊鏈登記確權(quán)。六、綜合設(shè)計題（25分）39.2025年杭州亞運會開閉幕式需制作一條由AIGC全流程生成的“數(shù)字錢塘江”3.5分鐘短片，要求：①輸入僅一句古詩“錢塘江潮信來，今日方知我是我”；②畫面包含潮汐生成、無人機陣列、AR煙花、數(shù)字人吟誦；③輸出8K60fpsHDR10，杜比全景聲；④全程無人手繪素材，可商用；⑤總渲染時長≤36小時，單機8×A10080GB。請給出完整技術(shù)方案，包括數(shù)據(jù)準備、模型選型、管線編排、瓶頸優(yōu)化、質(zhì)量評估指標、版權(quán)合規(guī)報告，并估算成本。答案與解析：1.數(shù)據(jù)準備：潮汐：采用NASASVR20182023共120小時4K潮景，授權(quán)CCBY；使用NeRFacto重建30組離線潮汐幾何。無人機：采集亞運會彩排無人機日志2小時，生成3M點軌跡，訓(xùn)練DroneDiffusionLoRA。煙花：使用Blender粒子緩存1.2T，訓(xùn)練PyroVAE壓縮至潛在空間。數(shù)字人：邀請朗誦志愿者簽署肖像授權(quán)，錄制8K60fpsHDR，訓(xùn)練SadTalker+Audio2Face混合模型。2.模型選型：文本→分鏡：GPT4Turbo128k生成120幀分鏡表，含相機參數(shù)、情緒標