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門外漢的影像轉譯（Image-to-Image Translation）
閱讀時間約 37 分鐘
上圖為本文提到的影像轉譯演算法們以及他們的損失函式分解一覽圖。如果想知道更多關於影像轉譯演算法，請繼續閱讀。
在影像生成的領域中，其中一個富有挑戰的是影像對影像的轉譯（image to image translation） 問題。取決於問題的設計，需要兩組各自屬於不同領域（domains）的影像集作為輸入。這兩組影像集，根據轉譯的方向，可以分別稱為來源影像集，以及目標影像集。 影像轉譯是透過模型學習來源和目標影像集之間的映射關係，給定一個來源影像作為輸入，模型則生成一個符合目標領域分佈的影像。
提到生成影像的模型，在深度學習中快速獲得大眾歡迎的生成對抗網路（Generative Adversarial Network），簡稱為 GAN。架構上為兩個網路，一個是 Generator，另一個則是 Discriminator。兩個網路共同最佳化一個損失函示，只是最佳化的方向相反。
Outline:
Conditional GAN (cGAN)
Mode Collapse
Paired Image-to-Image
Unpaired image-to-image
Cycle Consistency
Attention-Guided Methods
Normalization
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——有的時候可以如此，但其實這是我們夢寐以求的偶發日常。
更多的時候，白天的工作時間總被各種繁雜
台股、美股近期明顯回檔，市場敘事發生改變，壞消息一樁接一樁出現，下一步該怎麼走呢？本文將探討近期的宏觀經濟事件，並分享個人的操作思考。
我和我以外的，ROLAND。
ROLAND，曾經日本首屈一指的男公關帝王（2018年在生日活動宣布引退），現在是一名以經營歌舞伎町男公關俱樂部為主業的企業家。
身為站在頂點的男公關，ROLAND有許多他自豪為「藝術品」的個人名言，深受媒體大眾關注。
玉子燒，土豆，曲奇餅乾，藍盒柚子軟糖，傘，生日帽，樹葉書簽，這些意象組合起來，就構成一個家的符號集群。它們沿著情節若隱若現，似斷還連，串起一家三代人的生活剖面，銜續成難分難解的血緣脈絡與親情糾葛。而符號的重複利用以及“從一到多”的映射關係，實際上正是既為偵探小說，也為所有藝術所尊崇的金科玉律：簡潔。
前幾天SS 告訴我，她覺得她已經有中年危機了。我問她為何她會覺得如此?
SS：「覺得好像過去的行事作風好像不管用了，尤其是跟年輕同事的相處，覺得有種格格不入的感覺。」
我：「本來世代不同，就會不一樣，心態上要 open 一點，接受多元的人。就像是去國外念書一樣，不同國家的人想法都不一樣，沒有誰對誰
English：win -- number one + get the prize + gain + best + first + victory；win = w.in = doubleU.in = dot匸貝luna一凵.點几 = 點匸貝月口.丶几 = 丶匸貝月口.凡 = 亡貝月口凡 = 贏
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或眼睛上吊/歪斜 ，或臉歪嘴斜 ，
或舌頭捲曲， 或頸背部/四肢肌肉孿縮，
甚至講話語意不清......
通常打一針之後沒多久立馬改善，
每次都會被家屬認為很神 ^^!
這種"錐體外症候群"是因為身體的運動系統受到干擾，導致無法正常靈活作用，
會發生
「連結自己和孩子的是『血』還是『時間』？」在這片中不僅以後者作為回答，在劇情結構上，更以像／不像作為一組符碼，辯證出人性中的同然／異然，最後刻畫出人與人之間情感上的分／和。血緣形成不同家庭，能力塑造不同群體，然而我們如何能在差異中學會和他人真實交流不分彼此，是本片所開展出來具人文關懷的縱深視野
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