你们已有一条基于 GAN 的 256×256 商品图生成流水线，线上跑了一年：清晰度尚可，但生成多样性差、审核通过率低。现在业务要求支持 1024×1024，并让生成多样性明显改善。你手上只有 8 张 A100、4 周时间、2 名工程师。请给出你的技术决策：先动分辨率还是先动多样性？你会优先改生成器、判别器、损失函数还是数据管线？为什么？并说明你如何验证改动有效，以及灰度上线的验收标准。
面试官在考什么
在算力与时间硬约束下，判断 GAN 系统的核心瓶颈（多样性/保真度/分辨率）并做出可执行的优先级取舍。
回答框架 · 前两步
- 先定位瓶颈：通过数据分布覆盖分析、生成样本聚类/召回率、判别器准确率随训练变化等判断多样性差的主因。
- 资源受限时优先解决多样性，因为 1024 分辨率会显著放大训练不稳定和算力需求，容易两头落空；分辨率可通过后处理或分阶段上采样过渡。
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延伸阅读
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- 你负责训练一个 128×128 动漫头像 GAN（DCGAN 类结构，生成器用 ConvTranspose2d(k=4,s=2,p=1) 逐级上采样）。训练到约 2 万步时，D 的 loss 掉到 0.01 左右，G 的 loss 从 3 涨到 8，采样出的图开始出现明显的棋盘格纹理，且不同 z 采样出的头像越来越像。请说明：① 你判断这里同时存在哪几类失效，各自依据是什么；② 给出你的排查顺序，每一步具体做什么操作、预期看到什么现象；③ 棋盘格和多样性下降是不是同一个原因，怎么分别验证。
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- 你们要在 3 周内用 64 张 A100 从零训练一个扩散模型，数据是 5 万张 512×512 的工业缺陷图，目标是生成能覆盖长尾缺陷类型的数据用于增强，且推理单张图生成时间要控制在 1 秒内。请给出你的技术选型：像素空间扩散还是潜空间扩散？噪声调度和采样器怎么定？采样步数如何压到 1 秒内？如果质量不达标，你会优先牺牲哪一项？