大家好，今天我们继续聊聊 AI 科技圈发生的那些事。
内容包括：AI 科技圈最新动态和最新面试题总结。
Meta 推新一代 SAM 2
图像识别再进化！Meta 推新一代SAM 2
官方链接：https://ai.meta.com/blog/segment-anything-2/
SAM 2 可应用于各种现实世界的用例。它支持在任何视频帧中选择和细化对象
例如，跟踪对象以创建视频效果（左）或分割从显微镜捕获的视频中的移动细胞以帮助科学研究
SAM 2 特点总结如下：
具有快速精准的对象分割能力，可在静态图像和动态视频中轻松应对。
实时追踪对象的能力使其在视频编辑和互动媒体内容制作领域具有广泛应用前景。
具有零样本泛化能力，能准确识别和分割未经训练的对象或场景。
EchoMimic
前段时间，建国和老拜同志对唱的视频比较火，今天分享一个类似的开源项目。
EchoMimic，不仅能够单独通过音频和面部标志生成人像视频，还能够通过音频和选定的面部标志相结合来生成肖像视频。官方地址：https://badtobest.github.io/echomimic.html
EchoMimic 已在各种公共数据集和我们收集的数据集上与替代算法进行了全面比较，显示出在定量和定性评估方面的卓越性能，其他可视化和源代码访问可以位于 EchoMimic 项目页面上。
案例
AIGC 高频面试题
最近 AIGC 相关的面试题猛增，特别是爆火的LLM、多模态、扩散模型等考察的知识点越来越多。
有球友跟我反馈，上周面试了 AIGC 岗位，差点崩溃。
在这里我特别整理了一些代表性面试题，下图中的题目，你会几题？！
Diffusion
常见的采样方式以及原理？
扩散模型中添加的是高斯噪声，能否使用其他噪音的加噪方式？
如何加速Diffusion？
DDPM和DDIM的关系？推演DDPM公式。
GAN和Diffusion的区别？
训练Stable Diffusion时为什么要使用offset Noise？
介绍一下classifier-free guidance和classifier guidance的区别？
实现DDPM是否需要什么条件？
为什么DDPM加噪声的幅度不是一致的？
AIGC 高频题
细致讲从 DALLE 1 如何发展到 DALLE 3，每个算法的核心原理，每次的创新是什么
介绍MoE和变体
介绍LoRA和变体
介绍CLIP的模型架构与损失函数。谈谈AE，VAE和VQ-VAE的区别。
Stable Diffusion是如何训练的？
介绍一下最新版的 SD 和 Dall-E 两者的异同。
谈谈Stable Diffusion中的交叉注意力机制。
如何改善GAN的模式坍塌？
谈谈Lora/Dreambooth/Textual Inversion, 原理以及差异。
介绍一下CLIP的核心原理，模型怎么训练的？
CLIP 有哪些变体？
谈谈CLIP编码特征的优点缺点。
（完）
总结
**AI 科技圈动态与面试题集锦**---
### 最新动态
#### Meta 推出新一代 SAM 2
**亮点**：
- **图像识别新飞跃**：Meta 的新一代 SAM 2 展示了卓越的对象分割与实时追踪能力，无论是在静态图像还是动态视频中均能轻松应对。
- **广泛适用性**：支持各种现实应用场景，如视频特效制作与科学研究中的细胞分割。
- **技术创新**：拥有零样本泛化能力，能够识别并分割未经训练的对象或场景，标志着 AI 在视觉识别领域的又一重要进步。
#### EchoMimic：音频驱动的肖像视频生成
**亮点**：
- **开源创新**：EchoMimic 通过音频和面部标志结合生成逼真的人像视频，技术前沿且开放。
- **性能卓越**：在公共数据集上表现出色，定量与定性评估均优于同类算法。
- **可视化与透明**：提供源代码访问，便于研究人员与开发者进一步探索与优化。
### 面试题集锦：AIGC 高频考点
**Diffusion 模型**：
- **基础原理**：询问扩散模型的采样方式、噪声类型、加速策略及DDPM与DDIM的关系。
- **深度对比**：GAN与Diffusion的区别，Stable Diffusion训练中的特殊技巧（如offset Noise）及其与Classifier Guidance的区别。
**AIGC 技术演进**：
- **算法迭代**：要求阐述DALLE系列的发展历程、MoE及LoRA等模型的原理与变体。
- **模型架构**：深入探讨CLIP的架构、损失函数及与其他自动编码器（AE, VAE, VQ-VAE）的区别。
- **前沿话题**：Stable Diffusion的训练过程、与Dall-E的比较、交叉注意力机制等。
**生成模型优化**：
- **GAN挑战**：如何克服GAN的模式坍塌问题。
- **Lora/Dreambooth/Textual Inversion**：原理解析及其相互之间的差异。
- **CLIP深究**：核心原理、训练方法、变体介绍及其编码特征的优缺点。
**总结**：本文汇总了AI科技圈的最新动态，包括Meta的SAM 2和开源项目EchoMimic的创新成果，同时精选了AIGC领域高频面试题，覆盖Diffusion模型、AIGC技术演进及生成模型优化等多个维度，为求职者提供了宝贵的备考资料。