AI绘画面试核心知识点全解析

AIGC图像生成/AI绘画面试核心知识点

基础概念与原理

生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成，通过对抗训练优化。生成器学习生成逼真图像，判别器区分真实与生成图像，两者相互博弈提升性能。

扩散模型（Diffusion Models）通过逐步添加噪声破坏数据，再学习逆向过程恢复数据。相比GAN，扩散模型训练更稳定，生成质量更高，但计算成本较大。

变分自编码器（VAE）结合自编码器和变分推断，学习数据潜在分布。编码器将输入映射到潜在空间，解码器从潜在变量重建数据。

关键模型与架构

Stable Diffusion基于潜在扩散模型（LDM），在潜在空间进行扩散过程降低计算开销。其核心组件包括VAE编码器/解码器、U-Net噪声预测器和文本编码器。

DALL·E系列模型结合CLIP和扩散模型，实现文本到图像生成。DALL·E 2通过分级扩散过程提升分辨率，引入先验模型连接文本与图像嵌入。

StyleGAN通过风格混合和噪声输入控制生成图像细节。StyleGAN2改进架构消除伪影，StyleGAN3进一步优化动态细节生成。

训练与优化技术

对抗损失（Adversarial Loss）衡量生成图像与真实数据的差异。最小化该损失使生成分布逼近真实分布，常与其它损失函数结合使用。

感知损失（Perceptual Loss）基于预训练网络的特征差异计算，保留高级语义信息。适合图像超分辨率和风格迁移任务。

KL散度在VAE中约束潜在变量分布接近标准正态分布。平衡重建精度与潜在空间规整性，影响生成多样性和质量。

评估指标与应用

FID（Frechet Inception Distance）比较真实与生成图像在特征空间的分布距离。数值越低表示生成质量越高，广泛用于模型对比。

IS（Inception Score）结合分类置信度和类别多样性评估生成图像。高分数表明图像清晰且多样，但对模式崩溃不敏感。

提示词工程（Prompt Engineering）通过优化文本输入控制生成结果。包括关键词选择、权重调整和负面提示等技巧，显著影响输出质量。

代码实现示例

# 扩散模型噪声调度
def cosine_beta_schedule(timesteps, s=0.008):
    steps = timesteps + 1
    x = torch.linspace(0, timesteps, steps)
    alphas_cumprod = torch.cos((x / timesteps + s) / (1 + s) * math.pi * 0.5) ** 2
    betas = 1 - (alphas_cumprod[1:] / alphas_cumprod[:-1])
    return torch.clip(betas, 0, 0.999)

# GAN判别器架构示例
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, img_channels=3):
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(img_channels, 64, 4, 2, 1),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1),
            nn.InstanceNorm2d(128),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1),
            nn.InstanceNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.2),
            nn.Conv2d(256, 1, 4, 1, 0)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

前沿研究方向

多模态对齐技术研究图像与文本的联合表示学习。CLIP等模型通过对比损失建立跨模态关联，提升文本到图像的语义一致性。

可控生成技术实现属性精确编辑，如通过潜在空间操作改变图像风格。InterFaceGAN等方法解耦潜在变量对应不同语义维度。

高效推理方法减少生成耗时，包括模型蒸馏、量化技术和渐进式生成。LCM（Latent Consistency Models）等加速采样算法显著提升速度。

数学基础

扩散模型前向过程： $$ q(x_t|x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_t\mathbf{I}) $$

VAE损失函数： $$ \mathcal{L} = \mathbb{E}{q(z|x)}[\log p(x|z)] - \beta D{KL}(q(z|x)||p(z)) $$

GAN目标函数： $$ \min_G \max_D \mathbb{E}{x\sim p{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z\sim p(z)}[\log(1-D(G(z)))] $$

行业应用

游戏资产生成自动化角色、场景设计。Procedural Content Generation结合AI降低开发成本，支持个性化定制。

影视预可视化快速生成概念图。Storyboard工具集成AI绘画加速创作流程，实时反馈导演意图。

广告设计根据文案自动生成多版方案。动态内容生成实现千人千面营销，提升转化效率。

伦理与法律

版权归属需明确训练数据来源和生成内容所有权。当前多数国家规定AI生成物缺乏人类作者不享有著作权。

偏见缓解通过数据清洗和公平性约束。Debiasing技术减少性别、种族等敏感属性的歧视性输出。

内容安全依赖分类器过滤违规图像。NSFW检测模块防止生成暴力、色情等不当内容，满足平台审核要求。

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