
Quiz 4
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6th - 8th Grade
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David Douieb
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10 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quel est le rôle principal du générateur dans un GAN ?
Distinguer les vraies images des fausses
Ajouter du bruit aux données d'entraînement
Créer des images réalistes à partir de bruit aléatoire
Stocker les données d’entraînement
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quel rôle joue le discriminateur dans un GAN ?
Ajouter du bruit dans l’image générée
Distinguer les images réelles des images générées
Améliorer la qualité des images
Remplacer le générateur si besoin
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Qu’est-ce qui caractérise un modèle de diffusion ?
Il fonctionne uniquement avec des images préexistantes
Il génère des images en débruitant progressivement une image bruitée
Il utilise des algorithmes de règles fixes pour créer des images
Il entraîne un discriminateur contre un générateur
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
À quoi correspond le processus de bruitage (Forward Process) dans les modèles de diffusion ?
Ajouter progressivement du bruit à une image jusqu’à obtenir du bruit aléatoire
Retirer le bruit étape par étape d’une image
Fusionner plusieurs images pour en créer une nouvelle
Remplacer une image par du texte
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Que fait le processus de débruitage (Reverse Process) dans un modèle de diffusion ?
Ajoute du bruit à une image claire
Analyse les pixels d'une image bruitée pour la stocker
Retire progressivement le bruit pour reconstruire une image réaliste
Modifie la couleur d’une image pour qu’elle paraisse plus nette
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est l’une des manières d’utiliser un modèle d’IA open source ?
En utilisant uniquement des services payants
En le téléchargeant et en l’installant localement
En utilisant une base de données privée
En accédant uniquement via des interfaces visuelles
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est la différence clé entre un GAN et un modèle de diffusion ?
Les GANs ajoutent du bruit alors que les modèles de diffusion ne le font pas
Les modèles de diffusion s’entraînent plus rapidement que les GANs
Les modèles de diffusion débruitent progressivement tandis que les GANs génèrent directement
Les GANs fonctionnent uniquement avec des images textuelles
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