ai人像生成的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

攝影著作之合理使用：臺灣實務研究

為了解決ai人像生成的問題，作者郭玉健 這樣論述：

人手一機，各種懶人包長輩圖隨手一滑就可以傳來傳去的時代， 只要你是： 創作者、使用各種社群網站或通訊軟體的人、 任何會利用到圖片以及攝影作品的人， 都應該閱讀這本攝影著作利用教戰手冊！ 　　要怎麼攝影，才能成為著作權法所保護之攝影著作？ 　　要怎麼利用他人之攝影著作，才能通過合理使用之檢驗而不構成著作權之侵害？ 　　本書藉由臺灣實務案例之整理，佐以美國法相關案例，深入評析我國法院在攝影著作原創性、不同利用情形（諸如：為報導、教學、評論、研究或其他正當目的而利用，或不符合著作權法第44條至第63條所定情形之利用）是否構成合理使用之認定。內容周詳、確實，足供實務工作者、學術研究者、法律系學

生或對此等議題有興趣之讀者為參考。 本書特色 　　★深入且詳盡介紹攝影著作的保護要件，解答你對各種懶人包、長輩圖等圖片著作權的疑問！ 　　★以實際的法律案例來解析「著作合理使用」的判斷基準，除認識之外更是實際使用攝影著作的教戰手冊！  

ai人像生成進入發燒排行的影片

基於循環生成對抗網路達到特定影像風格轉換之嵌入式平台應用

為了解決ai人像生成的問題，作者洪聖宗 這樣論述：

近年來機器學習中的生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)受到眾多關注，並在許多應用領域有相當出眾的成果。在進行圖像域轉換研究方面，通常需要以監督式的方式來對資料庫中的訓練資料先做配對。而在本論文採用的循環生成對抗網路(Cycle-Consistent Adversarial Network, CycleGAN)架構中，能以非監督方式，即不需使用配對訓練資料來做訓練，用以減少前處理的時間。本論文主要分為兩部分，第一部分為CycleGAN模型訓練;使用不需配對的訓練資料集，經過多次迭代來完成CycleGAN模型訓練。由於此過程需要大量運算工作並且費

時，因此我們使用個人電腦來完成CycleGAN模型訓練。第二部份為NVIDIA Jetson Xavier嵌入式平台成果展示；將在個人電腦上訓練完成的CycleGAN模型中的生成器(Generator)移植至NVIDIA Jetson Xavier嵌入式平台，以外接的網路攝影機擷取影像後，選取特定風格濾鏡的生成器，達到即時影像風格轉換的效果處理。