第 4 讲 · 学习目标自检表
目标原文来自学习目标（K / S / A）第 4 讲一节。用法：读完一讲，逐条自问能否做到；「半」或「不能」按最后两列回查。 打分口径：能不看书写出公式 / 推出结论 / 说清适用条件，才算「能」；只能认出答案算「半」；想不起依据算「不能」。
| 编号 | 目标（能……） | 自评 | 依据 | 对应习题 |
|---|---|---|---|---|
| K4.1 | 写出 ELBO 的两项，并说明各自的作用与间隙来源 | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 定义 4.3.1、定理 4.3.1、命题 4.3.2、定理 4.3.1 | A3、A4、B1、C2、D1 |
| K4.2 | 写出 GAN 的极小极大目标，并说明最优判别器下等价的距离 | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 定义 4.4.1、定理 4.4.1、命题 4.4.1、定理 4.4.1 | A5、B3、C5、D4 |
| K4.3 | 写出扩散的前向闭式与训练损失，解释「模型在学什么」 | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 定义 4.5.1、定理 4.5.1、定理 4.5.2、命题 4.5.1 | A1、A6、B4、C3、C4、D2 |
| K4.4 | 说明流匹配与 DDPM 的差别（路径形状、训练目标、采样步数） | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 定义 4.6.4、例 4.6.2、方法 4.6.4 | A1、B4、C6、D2 |
| S4.1 | 推导重参数化技巧为何可导，并解释它在 VAE 中的作用 | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 方法 4.3.1、命题 4.3.1、重参数化技巧 | A3、B2、C1 |
| S4.2 | 实现一个最小 VAE 或扩散训练循环，并通过采样验证（含失败排查） | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 4.3.8、4.5.6、方法 4.3.3 | A4、C1、C2、C3、C4、C5、D1 |
| S4.3 | 解释 CFG 的公式、作用与代价（多样性下降、两倍前向） | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 定义 4.5.3、4.5.5、方法 4.5.4、定义 4.5.3 | A5、D2、D3 |
| A4.1 | 按质量 / 速度 / 多样性 / 可控性 / 成本给一个生成任务选型 | ☐ 能 / ☐ 半 / ☐ 不能 | 方法 4.8.1、方法 4.8.2、导览的四轴对照表 | D1、D2、D4 |
附加核对（不计入上述八条，但「不能」就意味着项目会踩坑）
| 主题 | 能…… | 依据 | 对应习题 |
|---|---|---|---|
| 生成 / 判别的分野 | 说出生成模型必须提供哪两项能力，并指出至少一个「有其一无其二」的例子 | 定义 4.1.1、命题 4.1.1 | A1、A5 |
| 评价口径 | 说清 FID 与 IS 各自「在量什么」以及五条已知缺陷 | 定义 4.1.3、方法 4.1.2 | A2、D2 |
| 潜空间可采样性 | 用「均值范数 + 逐维方差」判断一个潜空间能否采样，并说出去哪里补这一块 | 命题 4.2.2、方法 4.2.2 | A3、A4 |
| 对抗训练的可用手段 | 说出非饱和损失、谱归一化 / 梯度惩罚、TTUR、EMA 各自修的是什么 | 方法 4.4.2、定理 4.4.2 | A5、B3 |
| 潜空间扩散的账 | 写出注意力算力比 并代入 得 ；说出重建误差上限的后果 | 命题 4.6.1、4.6.1 | D2 |
| 离散化的接口价值 | 说出离散 token 为什么让「生成」变成「分类」，以及它带来的代价 | 4.7.1、定义 4.7.5 | A8、B6、C7 |
| 条件注入的分层 | 把 inpainting / ControlNet / LoRA / 参考条件各自归到空间结构、权重风格、采样过程的哪一层 | 定义 4.8.1、4.8.2 | D3 |
| 溯源三层的边界 | 分别说出水印 / 指纹 / 内容凭证「能证明什么、不能证明什么」 | 定义 4.8.2、4.8.3 | D4 |
常见失败模式快速对照（自检时最容易自我误判的五处）
| 你以为的问题 | 实际更可能是 | 先做哪一件事 |
|---|---|---|
| VAE 生成太糊，想加大网络 | 高斯解码器 + 平均效应，或 没调 | 先扫 ，再把「重建 / 先验采样 / 插值平滑」三项画在一张图上（方法 4.3.3） |
| GAN 训不动，想改代码 | 鞍点博弈本身： 过强时 梯度消失或模式坍塌 | 先按结构 → 超参 → 代码的顺序排查（方法 4.4.3），并记录批内多样性与类别覆盖 |
| 扩散采样出来是噪声，想换模型 | 训练与采样的调度 / 归一化范围不一致，或潜码尺度没对齐 | 对齐 、 与像素范围；统计潜码缩放因子（方法 4.6.1 的三个坑） |
| 少步模型质量差，想继续蒸馏 | 教师上限、路径曲率、 单次估计误差三者之一 | 先比「1 / 2 / 4 / 8 步」的曲线（方法 4.6.4），确认是蒸馏问题还是步数问题 |
| 换控制图输出不变，想重训控制分支 | 控制分支强度为零或被绕过，或条件图分辨率不匹配 | 先用「控制强度置零应退回基座」做回归测试（例 4.8.1 验收 4） |
判定：