IA Generativa con Imágenes

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ANAHI CAROLINA BAJANA ROCHINA

Ecuador

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IA Generativa con ImágenesVersión en línea Explora IA generativa con imágenes por ANAHI CAROLINA BAJANA ROCHINA 1 ¿Qué técnica genera imágenes a partir de ruido y un prompt? a Difusión b Autoencoder c GAN d Red neuronal recurrente 2 ¿Qué modelo usa redes para crear imágenes realistas a partir de ruido? a Difusión b Transformador c Autoencoder d GAN 3 ¿Qué es un prompt en IA generativa de imágenes? a Parámetro de costo b Imagen de referencia c Instrucción textual para guiar la generación d Código de programa 4 Ventaja de la difusión sobre GAN? a Requiere menos datos b Siempre más rápido c Estabilidad en entrenamiento y diversidad d No produce ruido 5 Riesgo ético clave de IA generativa de imágenes? a Costos elevados b Desinformación y deepfakes c Licencia de modelos d Consumo de CPU 6 Qué práctica facilita verificar si una imagen es real? a OCR b Compresión c Watermarking o huellas de autoría d Transparencia de color 7 Qué es el overfitting en IA generativa de imágenes? a Aumenta la velocidad de entrenamiento b Gana mucha precisión general c El modelo memoriza datos de entrenamiento d Disminuye tamaño del modelo 8 Qué mide la resolución de una imagen generada? a Número de píxeles en la imagen b Número de capas c Tasa de aprendizaje d Tamaño del modelo 9 Qué práctica reduce sesgos en imágenes generadas? a Aumentar tamaño del modelo sin datos nuevos b Usar solo datos de un dominio c Más ruido d Conjunto de datos diverso y curado 10 ¿Qué es un 'diffusion model'? a Transformer b Red neuronal preentrenada c Modelo de difusión que genera imágenes paso a paso d GAN clásico Explicación 1 La difusión itera para obtener detalles a partir de ruido según el prompt. 2 Los GAN usan una red generadora y otra discriminadora para aprender. 3 El prompt dirige qué y cómo generar la imagen. 4 Las diffusion models suelen ser más estables y diversas. 5 Puede generar imágenes engañosas; requiere responsabilidad. 6 Huellas o marcas ayudan a identificar generación artificial. 7 El modelo repite imágenes de entrenamiento si está sobreajustado. 8 La resolución indica cuántos píxeles contiene la imagen. 9 Datos diversos minimizan sesgos en resultados. 10 Genera imágenes desde ruido evolucionando en pasos sucesivos.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por ANAHI CAROLINA BAJANA ROCHINA

¿Qué técnica genera imágenes a partir de ruido y un prompt?

¿Qué modelo usa redes para crear imágenes realistas a partir de ruido?

¿Qué es un prompt en IA generativa de imágenes?

Ventaja de la difusión sobre GAN?

Riesgo ético clave de IA generativa de imágenes?

Qué práctica facilita verificar si una imagen es real?

Qué es el overfitting en IA generativa de imágenes?

Qué mide la resolución de una imagen generada?

Qué práctica reduce sesgos en imágenes generadas?

¿Qué es un 'diffusion model'?

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