cmyk模式的問題，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

Illustrator向量圖形設計

為了解決cmyk模式的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

初學者能夠輕鬆學會向量式繪圖技巧 精選15個範例循序漸進讓你簡單操作 詳盡的步驟圖文解說內容快速上手 每章末課後習題快速驗收學習成果   本書特色   　　本書給提供初學者一個輕鬆學習環境，在內容的介紹，採取循序漸進的方式，將Illustrator常用的功能或好用的技巧作有系統的介紹，讓初學者可以在短時間內吸收到軟體的精華。也規劃了實作應用，讓學習者可以將學習到的技巧進行完整的演練，不但方便教師課堂上的教學，也可以啟發自學者的想像空間。 　　※本書範例檔案請上博碩官網下載

cmyk模式進入發燒排行的影片

以現代親子關係為主題之「虎爺」插畫創作

為了解決cmyk模式的問題，作者黃采嫣 這樣論述：

研究者因擔任教學工作，接觸到許多低年級學生及其家長，發覺現代的親子關係之間有許多不同的相處模式，而這些相處方式會直接或間接的影響孩子的發展。當家庭成員無法扮演好自己的角色，容易造成孩子在兒童時期部分需求未被滿足。當人們的需求未被滿足，容易產生心靈及行為上的問題，故研究者想藉由兒童守護神「虎爺」的研究，用插畫的方式記錄並關懷這些缺乏陪伴的孩子。本創作研究以插畫的方式，將研究者所觀察到的親子關係現象為故事架構，以明亮、溫馨和可愛的形式呈現。本研究創作以文獻分析法，蒐集虎爺的相關之民間故事與神像雕刻等圖文資料，據以進行「虎爺」此角色的設計。本研究希望讓不同年齡的觀眾都能在欣賞時感受到溫馨與治癒，進

而省思改變的可能。本創作採用水彩作為主要媒材，紙張選擇Arches水彩紙。以五大系列呈現：「虎爺紅色的夢：願望，收到了嗎？」、「虎爺綠色的夢：你的夢、你的夢！」、「虎爺藍色的夢：在，卻又不在」、「虎爺黃色的夢：噠噠噠噠噠」以及「虎爺紫色的夢：一起勇敢為自己負責」，各系列7張作品，共35張作品。創作作品於2022年7月4日至2022年7月7日，在本校美術樓H102展出。

邊玩邊學，拆解色彩!讓你畫畫、賞畫都更精進的創意水彩練習簿(全書精選質感柔和細膩的厚磅手感紙張，供讀者動手實作時收到最佳學習效果)

為了解決cmyk模式的問題，作者麗莎．索羅門 這樣論述：

亞馬遜書店「藝術類」暢銷書 「繪畫教材＋冥想遊戲＋水彩畫本」三合一 　　色彩是表達自我最深刻的方式之一。本書作者麗莎．索羅門曾花了數十年研究色彩，除了讀過無數介紹色彩理論的書籍，也運用多種媒材與方式做過色彩實驗。她認為，想要了解色彩，就必須沉浸在色彩裡，這本書便是她個人色彩經驗的精華濃縮。 　　本書除了藉由水彩畫、水粉畫或其他水性顏料介紹色彩理論，也循序漸進安排練習題，用意是透過有趣又好玩的實驗，讓讀者對於色彩的認識更加具體。這些實驗包括： 　　►製作傳統色輪與個人色輪／配色／色彩表格／飽和度／ 　　►用同一個主色製作變化色／黑色的四種玩法／認識各種白色／ 　　►調製互補色／軟糖調色

練習／色彩排一排／色卡調色練習／ 　　►以及觀察和記錄生活中的色彩……等等。 　　書中用有趣的提示、美麗的範例和許多繪畫空間，引領讀者實際提筆作畫，改變自己與色彩的互動方式。現在就把這本書變成你的創意日記，動手玩色彩吧！ 讀者好評 　　讀者Ａ：「作者用一種貼近個人和互動的方式呈現這本書，猶如藝術家之間的對話，這樣的風格使這本書更加生動。書中提供作畫的空間、提示與形狀，引導讀者在書頁上用水彩或水性顏料直接作畫。此外，本書也配合章節主題提供具啟發性的作品。我極力推薦對水彩畫有興趣的人看這本書，初階與進階的藝術家都適合。」 　　讀者Ｂ：「一開始我覺得這本書雖然漂亮（厚厚的書頁、賞心悅目的圖片

、印刷精美、色彩鮮豔、資訊豐富），但對我來說有點太簡單。不過後來我發現，這本書提供很棒的刺激……跟著這本書做色彩練習是一種很好的實作方式，讓我找回水彩畫的習慣。書中的練習題設計得很好，就算是正在學習基礎色彩理論的人，也可以自己加入一些變化。」  

基於卷積神經網路與 U 型卷積網路之影像感測器的色彩特性化建模

為了解決cmyk模式的問題，作者王柏東 這樣論述：

本研究以卷積神經網路 (convolutional neural network, CNN) 與 U 型卷積網路 (U-Net convolutional network, U-Net) 演算法為核心技術， 並根據 CIE ( 法語：Commission Internationale de l´Eclairage，國際照明委員會 ) 所推薦基於人眼色彩視覺為基礎的色度測定標準，進行色彩特性化建模 (colorimetric characterization modeling)，以實現彩色影像感測器 (color image sensor) 之高精度色彩特性化。影像感測器之色彩特性化是一項艱鉅

的任務。首先彩色影像感測器所感測的 RGB 訊號不能當作色彩度量 (colorimetry)，因為相同的圖像以不同的影像感測裝置量測所產生的 RGB 訊號差異很大，同樣的 RGB 感測訊號可能代表不同的顏色，因此 RGB 訊號不是 CIE 所規範色彩度量的標準 ( 例如 CIELAB 或 CIE XYZ)。所謂影像感測器之色彩特性化係透過演算法進行 RGB 與 CIELAB/CIE XYZ 的色彩空間轉換。過去的研究主要採用包含對照表內插模式 (LUT-interpolation model)、迴歸模式 (regression model) 與類神經網路模式 (artificial neura

l network model) 等方法，到目前為止，色彩特性化的技術經過評測結果：還無法達到接近分光光譜儀的測色水準，其中主要原因為色彩特性化係一非線性的複雜關係，因此，色彩特性化的演算法還有很大的進步空間。基於 CNN 卷積神經網路為基礎，本研究試圖突破傳統 (3 x N) 多項式迴歸建模的度量精度。對於 CNN 色彩特性化技術的研究，我們透過影像感測器自動擷取 IT8.7/4 色彩導表，將 (3 x 8 x 8 ) 像素 ( 3 為 RGB 三顏色， (8 x 8) 為像素大小 ) 輸入 CNN 卷積神經網路，再映射由分光光譜儀量測所輸出的 CIELAB (3 x 1 x 1) 像素

( 3 為 LAB 三顏色 , (1 x 1) 為像素 ) 數據，經過 5 次迭代的卷積神經網路學習，到第 5 次迭代卷積層已擴增為 8 幅 (3 x 8 x 32) 特徵圖 (feature map)，最後平面化 (flatten) 生成 6,144 筆色彩特徵向量輸入至倒傳遞神經網路(back-propagation neural network, BP NN)。 在色彩特性化平均色差值的評比：CNN 建模的 ΔE*ab 為 0.48 優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸建模的 ΔE*ab 為 3.03。CNN 色彩特性化建模面臨的挑戰：CNN 訓練所需的電腦運算量龐大、訓練時間長、

訓練的色彩數據不足、與可驗證的色彩數據過少等。為了克服上述瓶頸， 本研究藉由 U-Net 突破 CNN 訓練運算時間的問題：U-Net 只花了 1,000 波期 (epoch) 的學習週期而 CNN 需要耗費 100,000 波期的學習週期。透過 U-Net 學習可以解決 IT8.7/4 色彩導表數據不足的問題：U-Net 僅從 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 的六幅影像，再利用資料擴增 (data augmentation) 技術標註 32,027,200 色面：U-Net 驗證 ISO 12640 (CIELAB/SCID) 的兩幅 CIELAB 影像中 9,338,45

6 像素與 1,626,192 顏色；而 CNN 從 IT8.7/4 色彩導表中驗證 39,488 像素與 317 顏色。本研究利用 CNN 與 U-Net 卷積網路所建構之創新色彩特性化方法，相較於傳統 (3 × N) 多項式迴歸建模的性能表現更勝一籌，經由研究結果驗證 CNN 卷積神經網路的平均色差值 ΔE*ab 為 0.48，而 U-Net 的平均色差值 ΔE*ab 為 0.52，二者皆優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸模式的 ΔE*ab 為 3.03。雖然 U-Net 建模的平均色差值的精準度略遜於 CNN 模型，但是 U-Net 建模的運算效率比 CNN 建模快約六倍，實

驗透過配備 Nvidia GPU GTX 1080 Ti 的 PC，驗證一張 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 彩色影像之特性化模型，CNN 模型運算平均需要 5 秒，而 U-Net 模型運算平均需要 0.8 秒。本研究證實藉由 CNN 與 U-Net 所產出的色彩特性化建模演算法技術，可提升影像感測器裝置之色彩特性化更高的精度。