Module 06: Diffusion 与生成模型算法

涵盖 DiT 架构、Flow Matching 速度场预测、VAE 潜空间压缩与 LoRA 算子演进等 10 道多模态真题全解

多模态视觉生成、DiT 架构扩展与跨模态特征空间流式计算深度剖析

模块导读：本模块共 11 道 高频面试题。前 2 题为公开免费样题（含完整题目描述与参考解答）；第 3 题起的 9 道题目描述全部公开（见下方完整题目列表），答案在构建时加密，凭卡密在浏览器端解密后查阅。

Q1：Diffusion Model 的训练和推理步骤是什么？推理 Steps=40 时，为什么训练 Timesteps 仍设为 1000？

Tip💡 核心参考解答（公开试读样题）

  • 训练：给图片加不同程度的噪点（前向过程），然后让 UNet 预测并剥离这个噪点（计算 Loss）。

  • 推理：从纯高斯噪声开始，利用训练好的 UNet 迭代去噪（如 40 步），最终生成清晰图像。

  • 为什么设 1000：训练时的 1000 步是为了让模型见识到从极其微小的噪声到完全破坏的噪声等连续的、全方位的噪声分布。推理时用 40 步是因为我们使用了更高级的采样器（如 DDIM、DPM-Solver），可以通过跳步快速跨越这些状态，而不需要一步步走完 1000 步。

Q2：Flow Matching 模型预测的是什么？怎么理解 Conditional Velocity？

Tip💡 核心参考解答（公开试读样题）

  • 预测内容：预测的是将噪声分布“推向”数据分布的向量场 (Vector Field)，即数据的流动速度。

  • Conditional Velocity：条件速度场。它假设噪声点到真实数据点之间存在一条直线的路径（如最优传输路径）。模型被训练去预测在这条直线轨迹上的瞬时速度方向，从而引导噪声平滑地流向目标图像。相比传统 Diffusion，它的 ODE 轨迹更直，采样更快。

本模块完整题目列表

以下为本模块全部 11 道题目。Q1–Q2 答案公开免费试读，Q3 起的答案需凭卡密解锁（题目描述本身全部公开）。

  1. Diffusion Model 的训练和推理步骤是什么？推理 Steps=40 时，为什么训练 Timesteps 仍设为 1000？（免费）
  2. Flow Matching 模型预测的是什么？怎么理解 Conditional Velocity？（免费）
  3. 训练 Diffusion 或 Flow Matching 时，Timestep 采样使用什么分布？
  4. Score Matching 中 Score 的计算公式是什么？
  5. DiT (Diffusion Transformer) 的推理框架设计思路和 LLM 有什么异同？
  6. 介绍文生图模型中的 Feature Cache。
  7. Wan2.2 MoE 模型的步数蒸馏如何设计？
  8. 如何计算 QwenImage 的 Time Shift？
  9. 优化器 Muon 和 AdamW 在 Pretrain 和 Post-train 阶段为什么不能混用？
  10. 手撕代码：实现 LoRA Adapter。
  11. 手撕代码：Flow Matching Model 采样伪代码。
<div class="vip-lock-badge">🔒 VIP 专享核心题库·进阶真题全量加密</div>
<h3 class="vip-module-lock-title">后续 9 道大厂核心真题与手撕源码已锁定</h3>
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  本模块第 3 题起的参考解答（追问细节、白板推导与手撕 Kernel 实现）在构建时加密，凭卡密在浏览器端解密后查阅。上方已公开全部题目列表。
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<div class="vip-module-features">
  <div class="vip-feat-item">✓ 后续 9 道题目的完整参考解答</div>
  <div class="vip-feat-item">✓ 大厂追问细节与白板推导心法</div>
  <div class="vip-feat-item">✓ 手撕 CUDA / Triton Kernel 源码</div>
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<div class="vip-lock-actions">
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