Datasets:

fassabilf
/

diffusion-mcqa-pelatnas-2026

license: cc-by-4.0
task_categories:
  - image-classification
  - zero-shot-classification
language:
  - en
tags:
  - diffusion
  - stable-diffusion
  - latent
  - multiple-choice
size_categories:
  - n<1K

Which Prompt Made This?

Pelatnas IOAI 2026 · Task Diffusion MCQA

Sebuah model text-to-image sedang bekerja. Di tengah prosesnya, gambar belum menjadi gambar — yang ada hanya latent ter-noise: tensor 4 × 64 × 64 berisi campuran sisa struktur gambar dan derau Gaussian.

Kami menangkap 250 state seperti itu. Untuk tiap state kamu tahu berapa banyak noise yang sudah ditambahkan (timestep t), dan kamu diberi 5 kandidat caption. Tepat satu adalah deskripsi asli gambarnya.

Tentukan yang mana.


Metrik	Accuracy
Chance	20%
Baseline yang disediakan	≈41%
Test	250 soal
Train	100 soal berlabel
Model	`CompVis/stable-diffusion-v1-4` (boleh dipakai seluruhnya)
Waktu	~100 menit · Colab T4

Mulai dari sini

Buka baseline_notebook.ipynb di Colab (aktifkan GPU T4). Notebook itu berjalan dari nol sampai menghasilkan submission.csv yang valid, dalam beberapa menit.

from huggingface_hub import snapshot_download
DATA = snapshot_download(repo_id="fassabilf/diffusion-mcqa-pelatnas-2026",
                         repo_type="dataset")

Isi

train/train.csv          100 baris — id, t, type, choice_0..4, label
train/latents/{id}.npy   (4,64,64) float16
test/test.csv            250 baris — id, t, choice_0..4
test/latents/{id}.npy    (4,64,64) float16
sample_submission.csv    id, label
pages/                   description · evaluation · data · rules

⚠️ Satu hal teknis yang perlu kamu tahu di depan

Latent .npy sudah dikalikan faktor skala VAE 0.18215 — siap langsung masuk UNet, tanpa penyesuaian. Untuk VAE decode, bagi dulu:

eps = unet(lat, t, encoder_hidden_states=cond).sample   # langsung
img = vae.decode(lat / 0.18215).sample                  # bagi dulu

Selengkapnya di pages/data.md. Baca itu sebelum menulis kode — sisanya adalah soalnya.

Halaman

pages/description.md — deskripsi task
pages/data.md — format data, skema kolom, cara data dibuat
pages/evaluation.md — metrik, format submission, cara membaca Public/Private
pages/rules.md — yang boleh dan tidak boleh

Sumber

Gambar berasal dari foto publik berlisensi, di-encode dengan VAE Stable Diffusion v1.4 lalu diberi noise mengikuti forward process standar. ε, x_0, dan seed tidak pernah dirilis.