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踏入前端工程師領域必備的九堂 HTML5 課(二)-header,nav與footer元素排版

 

 

為何 HTML5 需要增加這些語意元素?

之前在 HTML4 的時代，前端工程師使用<div>和<span> 兩個元素進行網頁排版的工作。但是因為網頁排版自己本身就有分成標題、選單、導覽列、側欄等區塊，不單單兩種元素而已。因此前端工程師常常看到有 <div id="header">、 <div class="nav">等元素搭配 id 和 class 的「延伸」用法，既冗長又麻煩。

踏入前端工程師領域必備的九堂 HTML5 課(一)-7個內容模組Content Models簡介

人工智慧到底怎麼辦到的?讓蒙娜麗莎動起來?

過去，AI人工智慧的機器學習研究人員開發了一套系統，它可以利用靜態的人臉照片/肖像呈現逼真的動作。有了這樣的系統，每一張人像照片都可以變成動畫，彷彿畫中的肖像都變成活生生的人一樣！ 日前三星人工智慧研究中心（Samsung AI Center）發表的論文中，就描述了這套系統，該論文已經上傳到 Arxiv (註：一個收集物理學、數學、電腦科學等論文預印本的網站)。該系統使用了新的方法，將「來源臉孔（就是人在做動作時的頭部特寫）」影片上的特徵與｢目標臉孔」的數據對應，讓目標臉孔做出來源臉孔的動作。如以下影片所表示： 這些三星駐莫斯科的研究人員在這篇論文也表示，只需要一位人臉的模型，就可以使一個圖像表現出說話、做各種表情的影片。雖然效果還稱不上是完美，但也已經夠假以亂真了。不過在讓這些肖像「活過來」的前提之下，是需要擁有大量的臉部數據資料。數據越多，表情及動作就越逼真。 他們能夠讓愛因斯坦或是瑪麗蓮夢露等名人的照片、甚至是世界名畫「蒙娜麗莎」，讓他們呈現栩栩如生的動作，生動的表情、動作，彷彿活過來了一樣。例如下圖的蒙娜麗莎合成動畫，就使用了三個不同的「來源臉孔」的影片。最終的成果都有很大的差異。

而且，這個系統還運用了所謂的「生成對抗網絡（GAN）」，也就是讓兩個模型相互對抗，第一個模型彷彿製造贗品的「工匠」，試圖欺騙第二個「鑒别者」模型：我們現在手上有真實的data，「工匠」要做的事就是要做出這個data的「贗品」，而「鑒别者」則是要分辨給他的data是真的還是假的，並且會給出一個回饋。「工匠」根據「鑒别者」給的回饋來「訓練」他的工藝，也就是調整模型的數值；一旦「工匠」將其數值調整到「鑒别者」分誤以為是真的data時，就可以說我們訓練出了一個能夠模擬真正data的模型。 在這些研究人員提供的其他例子中，有些生成的結果，質量差強人意。例如有些例子的來源影片是取自於新聞，結果生成出來的目標影片竟然也有來源影片下方的新聞跑馬燈，跑馬燈上的字幕是用亂碼填充的。雖說如此，但是這個系統，能達到如此的效果已經算是不錯了。不過現在這個系統仍只適用於臉部，你還不能讓蒙娜麗莎跳舞。人工智慧-機器學習仍然有很大的進步空間。

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人工智慧讓圖像更有故事! 原來永遠的女神蒙娜麗莎表情這麼多樣?

   

之前 

AI人工智慧 機器學習研究人員開發了一套系統，它可以利用靜態的人臉照片/肖像呈現逼真的動作。有了這樣的系統，每一張人像照片都可以變成動畫，彷彿畫中的肖像都變成活生生的人一樣！