取樣
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在聲音後製業界，不論是配樂家或是音效師，很多人都有蒐集聲音的習慣，蒐集聲音就像攝影師一樣，大家都想捕捉到一些特別的當下，而這些靠自己採集到的聲音，也是非常好用的作曲、或聲音設計素材哦。
一首經典歌曲，第一項特質就是旋律優美且朗朗上口。在您記憶所及的範圍內，想必有不少個人喜愛的「經典」歌曲，在某個生活片段會突然浮現腦海，輕聲淺唱之時和心情相輔相成。
這首歌〈Stand By Me〉，發行於1961年，原作為Ben E. King演唱。1986年也上映了一部同名電影，1987年成
注射劑產品的無菌性 (Sterility) 直接與使用者安全相關，因此對於此試驗的相關控管也相對嚴謹，不僅對進行試驗的「設施」、「方法」都有一定的標準。而對於取樣進行試驗的樣品是否具「代表性」，可以用來代表整個批次在 EU GMP Annex 1 也有提供相關建議。
之前用20種採樣方式，隨機生成四張圖，好像沒什麼可比性，每一組的生成結果都差不多是有好有壞。如果畫四張不同的圖比不出好壞，那全部畫同一張圖的話呢?這次的測試就是針對這個疑問而進行的。
因為我電腦跑不動，所以我都用novelAI畫，DPM++SDE我覺得畫單人可以，雙人不適合。DPM++ 2S Ancestral我認為是最棒的。不過novel是專門畫二次元的，所以真人不一定適用。novel的二次元色圖，誠意十足，我看他們是餵了海量的數據，用心良苦
這篇主要是比較目前在stable diffusion webui下的20種採樣方式的圖片生成速度與生成結果比較。此處所說的採樣即是Sampling method，也有的會翻成取樣方法。
我是去年四月才更新桌機硬體3050是8G為了製作VR...當時AI才剛剛看到...東南西北還搞不清楚....這幾天才開始上網學習...發現的確是顯卡問題....40字頭太貴沒鈔票...
此專案從部署、測試到上線，總共約莫花了二~三週的時間，一開始，先聊聊為何要啟動此專案的緣由。
近期公司正式導入GA4後，當我們拉長時間進行自訂的探索（Explore）資料分析時，常常都會跳出一個討厭的「紅色驚嘆號提示」，它主要想告訴我們的就是，你的資料正在被大量的取樣中，總數與樣本數量的比率會影響資
開車在多線道的路上，你發現，不管怎麼換車道，你車子目前所在的這個車道，總是最塞最慢的。為什麼會這樣呢？你，真的就這麼倒楣嗎？
很久之前寫了一篇介紹了嘻哈樂取樣古典音樂的歌曲，那麼有沒有歌手，有著強烈企圖心(或是說發願)，想著乾脆來做一張『全古典取樣』的嘻哈流行專輯?
先來一首她當年在團體裡的歌曲，世界舞蹈大融合，大有世界一起舞動之感：
今天還是邀請大家，一起來聆聽由古典樂作為歌曲骨幹的全心創作。
在遊戲配樂方面，我覺得影響我最大的遊戲作品應該就是音速小子（Sonic the Hedgehog）系列了。我記得當時跟朋友借NDS（任天堂）玩Sonic Rush，那個時候聽到裡面配樂讓我非常驚豔。
<p>簡單來說，所謂的「取樣」就是音樂製作人擷取其他歌曲的某個部分，將其放在自己的歌曲裡作一循環性地播放；而有時候製作人不一定只取樣一首歌曲，很可能同時取樣多首歌曲的某一小部分，接著將這些部份作精心地重製與編排，使原本不同首歌曲的旋律與節奏能夠恰到好處地融為一體。</p>
