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AI 3D知识考察问卷
本问卷旨在测试对AI在3D领域应用的理解与掌握程度,共15道代表性题目。
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1
在AI3D生成中,NeRF技术主要依赖什么数据来重建三维场景?

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2
3D Gaussian Splatting技术相比传统NeRF的主要优势是什么?

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3
OpenAI推出的Text-to-3D模型Shap-E属于哪种生成范式?

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4
Score Distillation Sampling (SDS) Loss最初是在哪个模型中提出的?

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5
NeRF在渲染时使用的体渲染公式主要计算的是什么?

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6
在AI3D生成中,为了避免3D模型在不同视角下出现不一致(如Janus问题),通常采用什么策略?

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7
以下哪种3D数据表示方法最适合直接用于图形学渲染管线?

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8
Instant-NGP大幅加速NeRF训练的核心技术是什么?

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9
以下哪些是AI3D生成中常见的3D数据表示形式?

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10
Text-to-3D生成在当前技术中面临的主要挑战包括哪些?

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11
在3D Gaussian Splatting中,每个3D高斯球包含哪些属性?

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12
基于2D扩散模型先验进行3D生成(如DreamFusion, Magic3D)的方法中,哪些是正确的描述?

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13
NeRF(神经辐射场)的输入数据仅需要单张2D图像即可完成高质量的三维场景重建。

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14
3D Gaussian Splatting在渲染时需要像传统多边形渲染那样进行光栅化操作。

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15
NeRF的英文全称是______。

答题卡
已答0未答15
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