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ai人像繪圖的問題，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
ai人像繪圖的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷) 和和田誠,村上春樹的 爵士群像都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【內附連結】讓AI 聽你指令畫出超美抽象畫！以後不會畫 ... - 報橘也說明：這類將文字轉化成到圖像模型的情況，常會使用DALL-E 和VQGAN+CLIP 等AI 人工智慧程式，或是更精細一點的會使用Artbreeder 來創造不存在的生物或人物肖像， ...
這兩本書分別來自深智數位 和時報出版所出版 。
銘傳大學 商業設計學系設計創作與研究碩士班 廖卿枝所指導 李欣穎的 使用者對人工智慧繪圖意象表現之認知與偏好 （2021），提出ai人像繪圖關鍵因素是什麼，來自於繪圖應用程式、繪圖意象、人工智慧、認知、偏好。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 蔡宇軒所指導 劉孟宗的 利用深度學習進行無人機之空中人臉辨識與絕對距離估算之探討 （2019），提出因為有 深度學習、空中人臉識別、絕對距離、人體骨架、旋轉角度、遮蔽人像、單相機、OpenPose的重點而找出了 ai人像繪圖的解答。
最後網站有哪些值得推荐的AI 绘画网站或应用？ - 知乎則補充：上手很容易，只需上传一张人像照片，AI Gahaku 自动生成至少10种不同风格的油画肖像。 ... 与其他的AI绘图不同的是，Adobe Firefly更注重图片生成后的二次编辑，进行 ...
OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)
為了解決ai人像繪圖 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy
知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔
☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式
分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識
使用者對人工智慧繪圖意象表現之認知與偏好
為了解決ai人像繪圖 的問題，作者李欣穎 這樣論述：
近年來人工智慧成長快速，人工智慧繪圖應用程式也應運而生；經觀察發現：人工智慧繪圖應用程式的繪圖，在表現技法上多數運用線條描繪及色塊堆疊；力求接近手繪效果；但在筆觸及紋理似乎少了手感溫度，以及與人與人之間的傳遞情感，然而實際上使用者的感受是否如此?激發本研究探討動機，研究目的想了解參與者對人工智慧繪圖APP之使用感受和接受度，以及對繪圖意象之認知、偏好；並比較不同專業背景參與者針對APP繪圖與手繪圖之間的認知差異。本研究以內容分析、訪談、問卷與實驗等研究方法進行探討。在前導研究發現:使用APP繪圖動機方面，有32%的使用者因不擅長畫圖而使用APP繪圖以滿足創作渴望，31%的人為輔助創作；在感受
方面：有71%參與者使用後給予正面評價與肯定，14%參與者對APP繪圖之色彩、筆觸效果給人感覺過於生硬之負面評價：其中有10%的負面評價為設計背景參與者提出，可見在評價APP繪圖效果上，具設計專業背景比非設計背景者嚴苛；在選擇人工智慧繪圖APP方面，66%參與者曾經使用過美圖秀秀，該APP主打仿人類手繪人像而最受到普遍使用。在正式實驗中，研究結果發現針對「人像主題」與「動物主題」繪圖意象認知的結果：表現較佳的前三張樣本皆為手繪圖，表現較弱的後三張樣本皆為AI繪圖；再透過集群分析，了解到參與者根據「構圖精細度、筆觸紋理與媒材運用」等特徵因素，將「人像主題」與「動物主題」之樣本分群，從中亦可發現手
繪圖與APP繪圖會被歸類至同一群，因此可見APP繪圖程式在模擬手繪圖的表現上，已經達到某種程度的效果。在正式實驗中，「人像主題」影響參與者喜歡之意象為「細膩的」、「情感的」；「動物主題」影響參與者喜歡之意象為「自然的」與「情感的」，可見APP繪圖若要提高被喜歡的程度，可以思考如何以色彩、 線條或構圖層次上展現「情感的、細膩的、自然的」意象，例如：描繪精緻細膩以及線條、筆觸力求手感自然。在不同專業背景之認知比較中，針對「人像主題」無顯著差異；在「動物主題」方面，發現具有設計專業背景者比非設計專業背景者，評價整體繪圖意象較為嚴苛，緣於設計者本身具有繪圖與設計專業訓練，自然對於繪圖水準要求較高。期研
究結果能提供給應用程式開發者用以修正程式設計之參考，讓更多用戶帶來情感上的認同以及良好的使用體驗；同時也讓人類設計者能夠更清楚身處AI時代，自身存在之優勢與劣勢，有效掌握優勢，發揮人類智慧與創意之價值。
爵士群像
為了解決ai人像繪圖 的問題，作者和田誠,村上春樹 這樣論述：
「有靈魂的文字與畫像，描繪爵士樂的靈魂人物，」 真正熱愛爵士樂的兩個人，合力創作的爵士典藏書。 和田誠畫製的大師肖像，加上村上春樹的熱情文章 村上迷和爵士樂迷都推崇，五萬名台灣讀者入手珍藏 日本知名畫家和田誠，以設計書籍封面及插畫著名，他同時也有電影導演等多重身份。本身喜愛爵士音樂而畫了多幅爵士樂手的畫像。一九九七年，和田誠在他的個展「SING」中結識村上春樹，從展出作品中選出二十六幅肖像，由村上春樹撰文評論，以紀念名留青史的樂手。 踏入文壇前曾在東京開設爵士酒吧，村上春樹是眾所公認的爵士迷。經常在村上的散文中，寫到旅遊期間他泡在二手唱片店尋找黑膠逸品的身影足跡
。本書除了村 上迷人的文字及對爵士樂的專業掌故外，看村上為爵士人寫的小傳，甚至是挑選的唱盤都令人興味盎然。村上並不總是挑選最經典的唱片，但從他的推薦中可以了解 音樂與聽者的關係脈絡，那特殊的感情有時比唱盤上的花朵更芳香。 「村上兄對爵士的感覺，比我更熱烈更深入。展覽會的畫都已經分別有了主人，四散各處了。托村上兄文章的福，我所畫的爵士人才得以再度齊聚一堂。」――和田誠 「無論怎麼說，都是徹頭徹尾根據個人興趣完成的書。最初有和田先生個人的興趣，然後再把我個人的興趣重疊上去。」――村上春樹
利用深度學習進行無人機之空中人臉辨識與絕對距離估算之探討
為了解決ai人像繪圖 的問題，作者劉孟宗 這樣論述：
由於現代深度學習與神經網路的興起，越來越多人投入在此領域的研究上，也發展出許多打破傳統的演算法，並且潛移默化的應用在日常生活中。此篇論文主要是希望能利用以神經網路為基礎的人臉辨識配合姿態偵測、距離估測以及無人機所提出的研究，藉由神經網路的辨識能力達到目標追蹤的效果。而根據我們的實驗，人臉辨識模型以及距離估測的效能能夠符合我們的預期結果，對於從不同的角度及距離下也有一定的準確率。總結的來說，辨識以及距離的估測在有效距離內都有較佳的準確率，其辨識的速度以及便利性可期待能夠實現在其他裝置上。