# Which Prompt Made This?

**Pelatnas IOAI 2026 — Simulasi H-1 · Task Diffusion MCQA**

---

## Situasi

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

Kami menangkap 250 state seperti itu. Untuk setiap state, kami tahu **berapa banyak
noise yang sudah ditambahkan** (timestep `t`), dan kami punya **5 kandidat caption**.
Tepat satu di antaranya adalah deskripsi asli dari gambar tersebut.

**Tugasmu: tentukan yang mana.**

---

## Yang diberikan

| | |
|---|---|
| `x_t` | latent ter-noise, `4 × 64 × 64`, float16 |
| `t` | timestep — kamu tahu persis seberapa noisy latent itu |
| 5 caption | tepat satu benar, urutan sudah diacak |
| Train set | 100 soal **berlabel**, lengkap dengan kolom `type` |
| Test set | 250 soal tanpa label |

Modelnya adalah **Stable Diffusion v1.4** — bebas kamu unduh dan pakai sepenuhnya.
Semua komponennya: VAE, UNet, text encoder.

---

## Kenapa ini tidak sesederhana kelihatannya

Refleks pertama yang wajar: *decode latent-nya jadi gambar, lalu cocokkan dengan
CLIP*. Itu ide yang benar-benar masuk akal, dan **memang berhasil** — untuk sebagian
soal.

Untuk sebagian yang lain, hasil decode-nya adalah bubur warna. Tidak ada yang bisa
dibaca CLIP dari situ, dan skormu jatuh ke tebak-tebakan.

Notebook baseline yang kami sediakan menjalankan pendekatan itu dan memecah
akurasinya **per kelompok soal di train set**. Perhatikan baik-baik tabel itu. Pola
yang muncul di sana adalah keseluruhan soalnya.

> Pertanyaan yang layak kamu tanyakan pada dirimu sendiri:
> apa, tepatnya, yang dilatih untuk membaca input seperti ini?

---

## Aturan main

- Metrik: **Accuracy** pada 250 soal test
- Chance level: **20%**
- Baseline yang kami sediakan: **≈41%**
- Waktu: **~100 menit**
- Compute: **Google Colab T4** (16GB, fp16)

Anggaran compute-mu adalah bagian dari soal. Metode terbaik tidak selalu yang muat
dalam 35 menit terakhir — dan memilih trade-off-nya adalah keputusanmu.

---

## Catatan jujur

Task ini **bukan** alat seleksi. Tim sudah terpilih dan sudah fix berangkat. Yang
kami inginkan dari 100 menit ini hanya satu hal: kamu pulang membawa satu alat baru
di kepala, yang belum kamu punya pagi ini.

Kalau kamu mentok, ambil baseline-nya, submit, lalu gali kenapa ia gagal di tempat
ia gagal. Itu sudah seluruh pelajarannya.