檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "生成對抗網路".ckeyword (精準) and year="111"
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線上漫畫閱讀已成為全球趨勢，然而，傳統手繪漫畫經掃描成點陣圖後，由於，掃描設備的解析度有其固有的限制，可能無法完全捕捉到微小的網點(Screentone) 紋理，因此，畫質和網點(Screenton…
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本研究探討心肌T1映射技術中常見的問題，即呼吸引起MOLLI影像之間的錯位，進而影響T1映射的準確性，需要進行運動校正。我們提出了一種解決方案，透過使用生成對抗網絡來生成一致心臟位置的虛擬MOLLI…
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近年來，隨著動漫相關領域蓬勃發展，動漫相關企劃數量與動漫市場價值持續攀升，觀眾對動畫品質的要求也日益提高。然而，動畫從業者的年齡結構逐漸老化，他們的工作負擔也越來越沉重。在動畫製作過程中，常需參考現…
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本研究探討比較生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)和小樣本學習(Few-shot Learning, FSL)在不平衡數據下感應馬達跨負載故障診斷的…
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近年來，深度學習和生成式AI領域出現了各種不同面向的討論議題，其中之一是關於手勢生成的研究。手勢生成的應用領域包括機器人領域和虛擬人物領域，透過生成真實而自然的手勢，可以增強人與機器人之間的互動方式…
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近年來，人口高齡化已經變成全球各國都面臨到的議題，老年人照護政策逐漸地受到重視，尤其我國的國民人均壽命高於全球人均壽命的情況，更顯得老年人照護的重要性，而在照護人口無法負荷需長期照護的老年人比率下，…
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水下影像增強和還原給圖像處理領域帶來了巨大的挑戰。當光線穿透水時，由於水深和固體顆粒的影響，而產生散射和吸收效應，導致影像可能產生模糊、霧霾和顏色失真，尤其是藍色和綠色色調。這些要素將顯著的左右人類…