iPAS 考題解析
某時尚品牌導入生成式 AI（Generative AI）技術，建立服裝設計輔助系統。系統需根據設計師輸入的風格條件，自動產生具有高度視覺品質、細節穩定且風格變化自然的服裝草圖。團隊特別重視生成結果的穩定性與多樣性控制能力。在此需求下，下列哪一種模型技術或方法較為適合？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 鑑別式 AI 與生成式 AI 概念
- 能力指標
- 鑑別式 AI 與生成式 AI 的基本原理（L11401）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「鑑別式 AI 與生成式 AI 概念」範疇， 對應的能力指標為「鑑別式 AI 與生成式 AI 的基本原理」，涵蓋模型部署與效能管理、技術測試與驗證等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
某時尚品牌導入生成式 AI（Generative AI）技術，建立服裝設計輔助系統。系統需根據設計師輸入的風格條件，自動產生具有高度視覺品質、細節穩定且風格變化自然的服裝草圖。團隊特別重視生成結果的穩定性與多樣性控制能力。在此需求下，下列哪一種模型技術或方法較為適合？
- A. 支援向量機（Support Vector Machine, SVM）
- B. 生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）
- C. 決策樹（Decision Tree）
- D. 擴散模型（Diffusion Model） ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 擴散模型（Diffusion Model）
擴散模型（Diffusion Model）在圖像生成方面具有優秀的穩定性與多樣性控制能力，生成品質高且細節穩定。相較於 GAN 容易出現模式崩塌問題，擴散模型的訓練更穩定，生成結果品質更可控。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 支援向量機（Support Vector Machine, SVM） （不正確）
SVM 是分類模型，不具備圖像生成能力。
B. 生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN） （不正確）
GAN 能生成圖像但訓練不穩定，容易出現模式崩塌，穩定性不如擴散模型。
C. 決策樹（Decision Tree） （不正確）
決策樹是分類/迴歸模型，不能生成圖像。
D. 擴散模型（Diffusion Model） （正確）
擴散模型生成品質高、穩定性好、多樣性可控，最適合此需求（正確答案）。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。