最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。
不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。
最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。
合集：
《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！
《AIGC 面试宝典》已圈粉无数！
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今年是大模型场景落地爆发的一年，各大厂商都在将大模型与自身业务相结合。
最近我们星球一成员吐槽字节视觉大模型算法工程师，太难了。。
今天我给大家整理了AIGC以及Diffusion扩散模型的常见面试题，给正在秋招的童靴，有需要赶紧收藏起来。
常问面试题
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你了解哪些 Diffusion 模型
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Stable Diffusion 的网络结构
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谈谈Stable Diffusion中的交叉注意力机制
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介绍一下self attention 和 cross attention的区别。
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SD和原始Diffusion模型的区别
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SD为什么文字生成效果不好以及如何解决
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SDXL和SD的区别
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SDXL 中的条件化训练具体怎么做
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SD 有哪些微调方法
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训练Stable Diffusion时为什么使用offset Noise?
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Dreambooth 和 Lora 微调的区别
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扩散模型有哪些常见的采样方式？
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介绍一下SD, Dall-E两者的异同
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GAN 和 Diffusion 模型的区别
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Dalle-2 的网络结构
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扩散模型中添加的是高斯噪声，能否使用其他噪声的加噪方式？
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介绍一下你了解的Diffusion加速方法？
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为什么DDPM加噪声的程度是一致的？
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DDDM 和 DDIM 的关系？
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实现 DDPM 是否需要什么条件？
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推演 DDPM 公式。
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介绍CLIP的模型架构、训练方法与损失函数。
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谈谈AE, VAE和VQ-VAE的区别。
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介绍一下classifier-free guidance和classifier guidance的区别？
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图像生成的评估指标有哪些？
精选
- 轻松构建聊天机器人，大模型 RAG 有了更强大的AI检索器
- 一文搞懂大模型训练加速框架 DeepSpeed 的使用方法！
- 保姆级学习指南：《Pytorch 实战宝典》来了
- MoE 大模型的前世今生
- 从零解读 SAM(Segment Anything Model)
- AI 绘画爆火背后：扩散模型原理及实现
- 从零开始构建和训练生成对抗网络（GAN）模型
- CLIP/LLaVA/LLaVA1.5/VILA 模型全面梳理！
- 从零开始创建一个小规模的稳定扩散模型！
- Stable Diffusion 模型：LDM、SD 1.0, 1.5, 2.0、SDXL、SDXL-Turbo 等
- 文生图模型：AE、VAE、VQ-VAE、VQ-GAN、DALL-E 等 8 模型
- 一文搞懂 BERT（基于Transformer的双向编码器）
- 一文搞懂 GPT（Generative Pre-trained Transformer）
- 一文搞懂 ViT（Vision Transformer）
- 一文搞懂 Transformer
- 一文搞懂 Attention（注意力）机制
- 一文搞懂 Self-Attention 和 Multi-Head Attention
- 一文搞懂 Embedding（嵌入）
- 一文搞懂 Encoder-Decoder（编码器-解码器）