AIGC算法工程师-面试八股文-2025年版本-算法八股文/工程八股文/开放式问题

两年前整理了《AIGC算法工程师 面试八股文》，收到了很多小伙伴的催更。Diffusion的技术发展非常快，博主特意整理了最近两年最新的八股文，内容非常全面，涵盖算法八股文/工程八股文/开放式问题三个大类，希望能为求职的读者们带来帮助。

原文链接如下：https://blog.csdn.net/qq_41895747/article/details/144502642

本文摘抄部分问题，完整回答和问题请参考原文。

算法八股文

1、训练Diffusion Models的Loss有什么特别之处？

2、DiT模型中添加控制条件的方式有哪些？各有什么优缺点？

3、在Image-to-Image或Image-to-Video任务中，如何尽可能地保持住原始输入Image的特征？

4、简述SD3的原理，SD3和SD2.1/SDXL有哪些重要改进？

5、简述FLUX 和SD3的区别？

6、ReferenceNet和ControlNet在原理和应用场景上有哪些区别？

7、简单说一下Rectified Flow的原理，Rectified Flow相比于DDIM的优点？

8、请介绍一下现在Diffusion Models中常用的采样器，他们各自有什么特点？

9、现代的DiT模型中是否需要加RoPE？为什么？RoPE在其中的作用有哪些？

10、如何基于一个Text-to-Video的模型微调出Text+Image-to-Video的模型？

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工程八股文

1、训练Diffusion Models的时候，当Loss收敛后是否意味着训练应该结束？

2、如何将代码迁移到Accelerate/DeepSpeed框架下？

3、如何在Accelerate框架中使用DeepSpeed？

4、DeepSpeed中Stage 1/Stage 2/Stage 3有哪些区别？

5、为什么有了Accelerate还需要DeepSpeed？

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开放式问题

1、开放式问题：你认为自回归模型相比于DiT模型有哪些优势和缺点？

2、开放式问题：你认为Diffusion视频生成真的能理解物理规律吗？

3、开放式问题：你认为Diffusion Models最成功/最容易落地的业务场景有哪些？

4、开放式问题：你认为Diffusion Models领域最需要突破的问题是什么？

5、开放式问题：业务落地场景下如何更好的评估Diffusion Models的生成质量？

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本文摘抄部分问题，完整回答和八股文请参考原文:AIGC算法工程师-面试八股文-2025年版本-算法八股文/工程八股文/开放式问题