🎯 Mục tiêu bài Quiz
Kiểm tra kiến thức của bạn qua các câu hỏi trắc nghiệm và bài tập thực hành!
✅ 18 câu hỏi trắc nghiệm (6 phần)
✅ 3 bài tập thực hành
✅ Yêu cầu: Hoàn thành bài 1-12
Thời gian: 30 phút cho phần trắc nghiệm, bài tập thực hành làm riêng | Độ khó: Tổng hợp | Đạt yêu cầu: ≥ 15/18 câu đúng
Phần 1: Diffusion Models
Phần 2: Stable Diffusion & DALL-E
Phần 3: Prompt Engineering cho Image
Phần 4: ControlNet & LoRA
Phần 5: Editing & Processing
Phần 6: Video Generation & Upscaling
Phần 7: Bài tập thực hành
Bài tập 1: Prompt Engineering nâng cao
Viết 3 prompt hoàn chỉnh (bao gồm cả negative prompt) để tạo ảnh với Stable Diffusion cho các chủ đề sau:
- Chân dung nghệ thuật: Một nhân vật fantasy warrior trong phong cách digital art
- Phong cảnh: Cảnh hoàng hôn trên biển theo phong cách tranh sơn dầu
- Sản phẩm: Ảnh quảng cáo đồng hồ cao cấp trên nền tối
Yêu cầu: Mỗi prompt phải có đủ subject, style, lighting, quality modifiers và negative prompt phù hợp.
Bài tập 2: ControlNet Pipeline
Thiết kế một pipeline sử dụng ControlNet để tạo ảnh nhân vật hoạt hình từ ảnh chụp thật:
- Mô tả các bước tiền xử lý ảnh đầu vào (chọn loại conditioning: pose, depth, hoặc edge)
- Viết prompt và các tham số phù hợp
- Giải thích cách điều chỉnh ControlNet weight và guidance scale để đạt kết quả tốt nhất
- Nêu cách kết hợp nhiều ControlNet (multi-ControlNet) nếu cần
Bài tập 3: So sánh và đánh giá
So sánh 3 công cụ AI Video Generation (Runway Gen-2, Pika, Sora) theo các tiêu chí:
| Tiêu chí | Runway Gen-2 | Pika | Sora |
|---|---|---|---|
| Độ dài video tối đa | ? | ? | ? |
| Chất lượng hình ảnh | ? | ? | ? |
| Tính nhất quán temporal | ? | ? | ? |
| Khả năng điều khiển | ? | ? | ? |
| Chi phí sử dụng | ? | ? | ? |
| Ưu điểm nổi bật | ? | ? | ? |
📊 Đánh giá kết quả
Kết quả trắc nghiệm
| Số câu đúng | Đánh giá |
|---|---|
| 16-18 | 🌟 Xuất sắc! Bạn nắm vững kiến thức |
| 13-15 | 👍 Tốt! Cần ôn lại một số chủ đề |
| 9-12 | 📚 Cần học thêm, xem lại các bài |
| < 9 | 🔄 Nên học lại từ đầu |
Rubric đánh giá bài tập
| Tiêu chí | Xuất sắc (9-10) | Tốt (7-8) | Đạt (5-6) | Chưa đạt |
|---|---|---|---|---|
| Bài 1: Prompt Engineering | Prompt đầy đủ 4 thành phần, negative prompt hợp lý, thể hiện hiểu biết sâu về weight/emphasis | Prompt đủ 4 thành phần, negative prompt cơ bản | Prompt có subject + style nhưng thiếu lighting/quality | Prompt quá đơn giản hoặc sai cấu trúc |
| Bài 2: ControlNet Pipeline | Pipeline chi tiết, giải thích rõ preprocessing + params, có multi-ControlNet | Pipeline đúng flow, giải thích được weight/guidance | Mô tả pipeline cơ bản, thiếu chi tiết tham số | Không hiểu cách ControlNet hoạt động |
| Bài 3: So sánh Video Gen | Bảng so sánh đầy đủ, chính xác, có phân tích ưu/nhược điểm sâu | Bảng so sánh đúng phần lớn, có nhận xét hợp lý | Bảng so sánh cơ bản, thiếu một số tiêu chí | Thông tin sai hoặc quá sơ sài |
🎓 Hoàn thành khóa học!
Câu hỏi tự kiểm tra
- Forward process và reverse process trong Diffusion Model khác nhau như thế nào?
- Giải thích vai trò của CLIP, U-Net và VAE trong kiến trúc Stable Diffusion?
- Khi nào nên dùng LoRA, khi nào nên dùng DreamBooth hoặc Textual Inversion?
- So sánh Inpainting, Outpainting và Image-to-Image translation?
🎉 Tuyệt vời! Bạn đã hoàn thành toàn bộ khóa học GenAI cho Hình ảnh & Video!
Tiếp theo: Hãy áp dụng kiến thức vào các dự án thực tế và tiếp tục khám phá các công cụ AI mới!
Bạn đã hoàn thành khóa học GenAI cho Hình ảnh & Video!
Các chủ đề bạn đã ôn tập:
- ✅ Diffusion Models: Forward/Reverse process, Denoising
- ✅ Stable Diffusion: U-Net, CLIP, VAE
- ✅ DALL-E & Midjourney: CLIP-guided, Discord-based, Aesthetic quality
- ✅ Prompt Engineering: Subject, Style, Lighting, Quality modifiers, Negative prompts
- ✅ ControlNet & LoRA: Pose/Depth/Edge conditioning, DreamBooth, Textual Inversion
- ✅ Editing: Inpainting, Outpainting, Image-to-Image translation
- ✅ Video Generation: Runway, Pika, Sora
- ✅ Upscaling & Post-processing: AI super-resolution
Next steps:
- Thực hành với các công cụ thực tế (ComfyUI, Automatic1111, Midjourney)
- Thử fine-tune model với LoRA/DreamBooth
- Khám phá các mô hình AI mới nhất