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1. 介紹一下風(fēng)格遷移論文做法2. 如何對風(fēng)格和內(nèi)容做解糾纏（instantstyle）3. 但是現(xiàn)在都是clip倒數(shù)第二層，clip只在倒數(shù)第一層做了文圖對齊，你會怎么進(jìn)行解糾纏/對齊（取很多相似的圖像做few-shot的IPA平均，這樣子當(dāng)個數(shù)夠多時候他們的平均就只代表風(fēng)格，淡化內(nèi)容；做風(fēng)格 風(fēng)格話圖像 內(nèi)容圖像三元組顯示訓(xùn)練） 現(xiàn)在想想對齊也可以拿QK得到attention map Q是text K是圖像現(xiàn)在基于dit的架構(gòu)很少有這樣子的探索，如果是你的話你會怎么做？（現(xiàn)在想想應(yīng)該采用B-LORA的思路去探索）4. 想要語義風(fēng)格遷移，比如對應(yīng)帽子 對應(yīng)裙子該怎么做？（無他 attention就是語義相似性）5. 風(fēng)格是怎么定義的？（gram矩陣 均值方差）6. 換另外一個面試官問虛擬試衣的做法，我負(fù)責(zé)的改進(jìn)，有沒有show case7. 針對復(fù)雜背景虛擬試衣怎么做？ 你這個項目是最重要上線嗎？ 現(xiàn)在的inpainting虛擬試衣文本控制能力會很弱，有沒有更好的想法讓可以做到文本編輯還可以試衣（大意了，應(yīng)該講一下cvpr2024谷歌的instructimagen這種工作）8. 文生圖可控生成的能力會不會下降，（會有一點，可圖做的還是不錯的）9. 介紹一下美團(tuán)做的項目，k-means怎么選質(zhì)心？為什么不用dbscan或者h(yuǎn)dbscan？ （我把這個忘了 得想想后面肯定還問）k-means聚類也不見得效果就好10. 生成式檢索和判別式的區(qū)別11. 怎么之前都在做多模態(tài)和agic跑去做nlp了？12. coding： 1262 可被三整除的最大和（我寫的只過了樣例，唉 這題看答案就很難）13. 能不能提前實習(xí)，介紹了一下業(yè)務(wù)，做ipa插件應(yīng)用（感覺得補補ipa最近的工作）