第 7 章综合练习模板¶
用途：直接复制到自己的笔记/答辩材料里，填空即可。
不要求代码。
模板 1：DDPM 一页纸¶
# DDPM 一页纸
## 前向
q(xt|xt-1) = ...
xt = ...
## 后验
q(xt-1|xt,x0) = ...
μ̃ = ...
β̃ = ...
## ELBO
L = L_T + Σ L_{t-1} + L_0
## 噪声预测
μθ = ...
L_simple = ...
## 采样
x_{t-1} = ...
## DDIM
x_{t-1} = ...
## 关键解释
- 为什么后验是高斯：
- 为什么预测噪声：
- 为什么 DDIM 能跳步：
模板 2：采样对比表¶
| 采样器 | 随机性 | 阶数/类型 | 典型步数 | 适用 |
|---|---|---|---|---|
| DDPM | 随机 | 祖先 | 1000 | 基线 |
| DDIM | 可确定 | 一阶 | 20–50 | 编辑 |
| DPM++ 2M | 确定 | 二阶多步 | 20–30 | 通用 |
| UniPC | 可确定 | 预测-校正 | 15–30 | 通用 |
| LCM | 少步 | 蒸馏 | 1–4 | 实时 |
模板 3：SD 条件控制架构图¶
参考图 ──CLIP──> IP-Adapter ─┐
├─ 条件注入 → SD → 输出
姿态图 ──OpenPose──> ControlNet ─┘
文本 ──CLIP/T5──> Cross-Attn ─┘
填写：
- 底座：SD1.5 / SDXL / SD3
- IP-Adapter scale：
- ControlNet scale：
- CFG：
- 步数：
- LoRA weight：
模板 4：失败案例¶
| 现象 | 可能原因 | 处理 | 结果 |
|---|---|---|---|
| 人物不像 | IP-Adapter 弱 | 提高 scale | |
| 姿态不准 | ControlNet 弱 | 提高 scale/检查关键点 | |
| 画面僵硬 | ControlNet 强 | 降 scale | |
| 复制参考图 | IP-Adapter 强 | 降 scale/加文本 |
模板 5：评测方案¶
| 维度 | 指标 | 样本量 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 保真 | FID | ||
| 多样 | Recall | ||
| 对齐 | CLIPScore/GenEval | ||
| 任务 | 身份/姿态/OCR | ||
| 人工 | 1–5 分 |
固定变量：
- prompt 集：
- seed：
- 分辨率：
- 采样器/步数：
- CFG：
模板 6：10 分钟答辩提纲¶
# 项目答辩
## 1. 问题与约束（1 min）
- 需求：
- 约束：
- 成功标准：
## 2. 方案（2 min）
- 架构图：
- 工具：
## 3. 选择理由（2 min）
- 为什么用：
- 为什么不用：
## 4. 评测（2 min）
- 指标：
- 消融：
## 5. 失败与取舍（2 min）
- 失败案例：
- 局限：
## 6. 下一步（1 min）
模板 7：一页纸项目摘要¶
# 项目一句话
## 问题
## 方案
## 结果
## 取舍
## 复现/材料