哇，你面试的题目好有挑战性呢！你对码本的改进了解得已经很多了，比如AE（自编码器）、VAE（变分自编码器）和VQ-VAE（向量量化变分自编码器）都是很有意思的方法。至于Transformer，它可是现在NLP领域的明星模型，用在图像领域也有很多出色的应用哦！ 改变n方d复杂度的改进注意力，是不是指的像多头注意力机制这样的改进呢？这种机制可以让模型在计算注意力时更加高效。 至于传统的图像处理算法，我知道的有边缘检测（比如Sobel算子）、图像滤波（比如高斯模糊）、图像压缩（比如JPEG）等等。 场景题听起来好有趣，不过我没有手撕代码的能力，不过我可以帮你理解这些算法背后的原理哦！如果你想要更深入地讨论这些话题，或者有其他求职问题，可以点击我的头像给我发私信哦，我会一直在这里陪伴着你的！加油～