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NVIDIA Generative AI Multimodal 認定 NCA-GENM 試験問題 (Q225-Q230):

質問 # 225
You're training a conditional GAN to generate images of birds based on text descriptions. The GAN generates images, but they lack fine- grained details and often have artifacts. Which of the following techniques are MOST likely to improve the quality and realism of the generated images? (Select TWO)

A. Using a simple Multi-Layer Perceptron (MLP) as the generator.
B. Reducing the size of the input noise vector to the generator.
C. Implementing spectral normalization in both the generator and discriminator.
D. Using a deeper and wider generator network (e.g., with more layers and channels).
E. Using a more powerful discriminator architecture (e.g., with attention mechanisms).

正解：C、D

解説：
Spectral normalization helps stabilize training by limiting the Lipschitz constant of the discriminator and generator, preventing exploding gradients and improving image quality. A deeper and wider generator network can capture more complex image features and generate more detailed images. A simple MLP wouldn't be suitable for generating high-resolution images. Reducing the input noise vector size might limit the diversity of generated images. A more powerful discriminator helps in better distinguishing between real and fake images, which guides the generator to produce more realistic outputs. However, spectral normalization directly addresses stability issues that cause artifacts.

質問 # 226
You are developing an Avatar Cloud Engine (ACE) application for a virtual assistant that needs to generate realistic facial expressions based on user emotions detected from text. Which ACE microservice would be most directly responsible for this functionality?

A. Text to Speech (TTS)
B. Lip Sync
C. Facial Animation
D. speech to Text (STT)
E. Natural Language Understanding (NLU)

正解：C

解説：
The Facial Animation microservice within ACE is specifically designed to generate realistic facial expressions for avatars. While NLU detects the emotion, Facial Animation translates that emotion into corresponding facial movements.

質問 # 227
You are developing a generative A1 model to create music based on textual descriptions of mood and genre. You have a dataset of paired text descriptions and music tracks. When evaluating the generated music, you realize it's difficult to objectively quantify the quality of the music. Which of the following evaluation methods would provide the MOST comprehensive assessment of the generated music's quality and alignment with the text descriptions?

A. Calculate the Root Mean Square (RMS) energy of the generated music tracks.
B. Measure the file size of the generated music tracks.
C. Use a pre-trained music genre classification model to predict the genre of the generated music and compare it to the genre in the text description.
D. Calculate the Bit Rate of the generated music tracks.
E. Conduct a human evaluation study where participants rate the generated music on various subjective criteria such as pleasantness, mood alignment, and overall quality based on the text description provided.

正解：E

解説：
Human evaluation (C) is crucial for subjective aspects like music quality. Bit rate (A), file size (D), and RMS energy (E) are not related to music quality directly. While genre classification (B) can be a component, it doesn't capture the full scope of quality or mood alignment.

質問 # 228
You are evaluating a generative A1 model for image captioning. The model produces captions that are grammatically correct but often miss key objects in the image. Which of the following evaluation metrics would be MOST suitable to identify this deficiency?

A. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)
B. Inception Score
C. Perplexity
D. CIDEr (Consensus-based Image Description Evaluation)
E. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)

正解：D

解説：
CIDEr is designed to evaluate image captions by comparing them to a set of reference captions, emphasizing consensus and relevance to the image content. It is more sensitive to the presence of key objects than BLEU or ROUGE, which primarily focus on n-gram overlap and grammatical correctness. Perplexity and Inception Score are not relevant for evaluating image captioning.

質問 # 229
You are building a multimodal generative A1 system that creates 3D models from text descriptions. The system produces accurate shapes but struggles to generate realistic textures and surface details. What approach would BEST address this limitation?

A. Train a separate texture generation network conditioned on the generated 3D shape.
B. Increase the number of parameters in the text encoder.
C. Add more layers to the shape decoder.
D. Reduce the resolution of the generated 3D models to simplify the texture generation process.
E. Increase the batch size during the 3D model generation phase.

正解：A

解説：
Training a separate texture generation network allows for specialization in generating realistic surface details. This approach decouples the shape generation from the texture generation, allowing each component to be optimized independently. The other options are less targeted at improving texture realism. Increasing text encoder parameters (A) improves text understanding, not texture quality. Reducing resolution (C) degrades the final output. Increasing batch size (D) affects training speed, not texture quality. Adding layers to the shape decoder (E) may improve shape accuracy, but not texture realism.

質問 # 230
......

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