Generative and Multimodal Models
~35 мин
Multimodal Conditioning
Text, image, video, pose, depth, segmentation, audio and reference conditioning via cross-attention, adapters and ControlNet-style branches.
Что изучаем
Text, image, video, pose, depth, segmentation, audio and reference conditioning via cross-attention, adapters and ControlNet-style branches.
Что закрываем на этапе
- Понять ключевые ограничения архитектуры или пайплайна для данного узла.
- Понимать диагностические сигналы в проде и во время разработки.
- Знать, где обычно ломается воспроизводимость и как проверять гипотезы.
Как проработать на собеседовании
Готовься не “перечислять термины”, а объяснять причинно-следственные связи между ограничениями системы, выбором решений и компромиссами по латентности, стоимости и надежности.