咁澳門點？（那澳門呢？）一種在地打開澳門的方式 (1版)

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【簡介】 ◎不是「香港的旁邊」，而是自己的所在：在霓虹與文物之外，澳門也用生活細節，訴說屬於自己的節奏與呼吸。 ◎有賭場的光，也有生活的影：真實的澳門，不只是舞台上的繁華，更是後台裡人們的喜怒哀樂。 ◎「咁澳門點？」：從城市空間、在地生活到文化經驗，以文字與圖像描繪出一幅「活著的澳門」。   「咁澳門點？」 直譯就是「那澳門呢？」 當我們問出這個問題， 答案其實不止一個—— 澳門，不只是地圖上的一個點，更是生活的各種形狀。   「澳門」到底所謂何物？ 五光十色的賭場、曾經的葡國殖民地、葡撻（葡式蛋塔） 都是澳門身上鮮明的印記， 可是這座小城的魅力其實不僅如此。 光鮮亮麗的背後， 這座長期於東亞圈「隱形」的城市， 有著複雜又有趣的脈絡與文化。   本書從地方意象出發，探討此地的社會與人文。 這可以是一本旅遊書、歷史書、隨筆、文化專欄， 志在記錄當代澳門的同時， 亦希望能讓大家更看見這處彈丸小城。   【目錄】 或是貪婪魔女，甚麼都想了解、甚麼都會去了解。他的熱誠，相信能透過文字，讓閱讀者感受得到。   書中的第一第二章很適合帶着書遊走澳門各地，邊看邊讀。看似平舖的實物描寫、空間敍事，初讀會以為是「景點介紹書」。但只要細心閱讀，會發現梓釗背後想藉着觀察、脈絡整理，引領大家對澳門日常或非日常空間的運用、文化展現與部份現象的再思考。到了後三章，則主要直白又容易入口地探討更多抽象上的東西：文化、現象及經驗。此書與讀者用Z世代某個在地人的視角，觀看澳門各個飽含交織性的面向：空間、歷史、現象、主流文化與次文化、經驗以及一切五味雜陳。   閱讀的當下，或許會讓您對過去澳門的認知產生衝突；但這份衝突，是必然的，也是寫作此書的人希望發生的；希望您能對我們經驗的澳門，透過必然的衝突，多一份理解與看見。亦願讀者讀畢此書後，會對澳門有多一點想像，不管是過去、現在，還是未來。願澳門的故事不再是單一與完美，卻是多元又完整。

張家口那一桌，打開整個金庸：從郭靖黃蓉點菜到宋代宴席規制，在老故事裡挖掘新世界！ (1版)

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【簡介】 三版對比✖武學溯源✖報社雜談 報載初現、初版問世、改版定本，重現傳奇原貌！   丘處機是怎麼從天下第一淪落普通高手？ 楊過的母親本來是個捕蛇女？ 武林人上有人，文壇書外有書   　　⚑　另類角度 　　本書深入探索金庸小說中被忽略的細節與潛藏的文化線索，從微觀的角度切入，展現武俠經典中另一種閱讀可能。作者選擇聚焦小說中的「小事」——章回名稱、配角命名、歌詞來源、版本差異、歷史人物原型等，透過細緻考證與文學觀察，發掘小說背後深厚的文化意涵與創作心思。   　　⚑　細節中的廣闊世界 　　書中探討多個鮮少被深入剖析的主題，例如《倚天屠龍記》中創造聖火令武功的山中老人，其原型來自歷史中的伊斯蘭教激進派。《射鵰英雄傳》中東邪黃藥師的名稱由來，究竟是哪個藥師？《書劍恩仇錄》中阿凡提一角，則引領讀者走入阿拉伯、土耳其與波斯的民間傳說。甚至如《笑傲江湖》章回標題為何多為兩字或《神鵰俠侶》中出現的敘事矛盾，這些看似微不足道的細節，都成為作者探討的入口。透過這些「非主流」切面，讀者得以重新認識耳熟能詳的經典，體會其深層結構。   　　⚑　考據與文化脈絡的交織 　　本書不僅提供閱讀金庸小說的新角度，更透過嚴謹的資料比對與歷史考證，使閱讀不止於文本之內。如武當七俠之一張松溪的命名，便與明代內家拳師相關連；王重陽在小說中的化身與全真教歷史亦有精妙互文。這些發現不只是學術意義上的佐證，更引發對小說與歷史、虛構與真實之間界線的思考。   　　值得一提的是，作者也關注小說在不同版本中的細節變動，進一步追索金庸創作歷程與思想演變，讓讀者從文字微差中看見宏大敘事的底蘊。   　　⚑　另一種閱讀的可能 　　這是一本寫給熟悉金庸小說、也願意再度細讀的讀者之書。它在經典之中尋找被忽略的聲音與可能性。那是一種來自邊角的觀看方式，也是一種深層對話的姿態——不只與俠客同行，更要在俠影之外，傾聽故事未說出的餘音。全書筆調親切而不失深度，考證縝密又兼具閱讀趣味，無論是研究者、金庸愛好者，或對文化與語文有興趣的讀者，皆能從中獲得啟發。這些細微的觀察提醒我們，經典之所以歷久彌新，正因其內部蘊藏著無限等待被挖掘的細節與聲音。   本書特色   　　本書另闢蹊徑，探討金庸小說中被忽略的細節之處，從人物命名、版本差異、歷史原型、典故運用等層面細細解讀。如黃藥師之名的深意、小昭所唱歌謠的源流、王重陽的歷史身影等，挖掘文本中潛藏的文化脈絡。全書考證用心、視角獨特，既具文學深度亦富人文趣味，是重新理解金庸作品的一扇小門。【目錄】 傳說大俠阿凡提 王重陽與全真派 靖蓉的一頓飯 東邪與「藥師」 《神鵰俠侶》的疏漏情節 搏者，張松溪 來如流水去如風 倆倆 百尺高塔 八極拳 太極拳 《笑傲江湖》與〈廣陵散〉 《明報晚報》和《越女劍》 譯者金庸 後記 誰翻舊曲唱新聲

讀一個天氣的故事：從味噌湯開始的氣象科普書！最會講故事的雲研究家，帶你打開天空的劇場！ (1版)

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【簡介】 日常的天空，藏著不平凡的科學與浪漫！ 一上市即再刷萬本！榮登AMAZON地球科學類暢銷榜TOP 1！ 《朝日新聞》《週刊鑽石》《日刊工業新聞》專欄報導，引爆熱烈迴響！ 動畫電影《天氣之子》氣象顧問──荒木健太郎， 以第一手觀察帶你探祕雲、雨、風的世界， 在讀完天氣故事的瞬間，將看見前所未有的天空之美！ 教育部國家講座教授郭鴻基、前中央氣象局局長鄭明典、 臺灣大學大氣科學系講座教授吳俊傑、「天氣風險管理開發」副總經理簡瑋靚、 全國師鐸獎得主洪進益、「阿魯米玩科學」FB粉專版主盧俊良，共同推薦！ 　　‧為什麼雲可以浮在空中？為什麼會發生局部豪雨？ 　　‧電影《天空之城》中神祕的「龍之巢」巨型雲，真實身分是什麼？ 　　‧從雲縫灑落而下的「耶穌光」，究竟在什麼時候才看得見？ 　　40萬人追蹤！「最會說故事的雲研究家」荒木健太郎， 　　多年來，憑藉著讓人驚嘆的天空攝影照、融合詩意的科學知識，吸引了無數天氣迷的關注。 　　在這本新作中，他以餐桌上的熱湯、晨間公園的霧氣等日常生活， 　　深入淺出地解構「雲、霧、虹、雨」的科學與美學。 　　從雲和雨的形成原理、捕捉彩雲或彩虹的方法、如何拍出美麗的天空、 　　到氣象學的發展歷史，以及未來的防災技術等等， 　　透過200張實景照片與插圖，將艱澀的氣象學變得親切又好懂， 　　且充滿溫度且趣味的文字，不論大人小孩都能輕鬆吸收。 　　無論你是天氣愛好者、自然科學新手、還是攝影迷， 　　這本書都將成為你認識氣象的起點， 　　從此每一次仰望天空，都充滿期待與驚喜！ 本書特色 　　◎讓人打開眼界的天氣奧祕，喚醒你對天空、雲、雨、霧的無限好奇！ 　　你知道雲的種類超過四百種嗎？早晨在公園散步時，大樹附近為什麼總飄著白霧？除了常見的彩虹，你看過白虹、紅彩虹嗎？本書超過一百個精彩的天氣知識，將帶你重新認識頭頂上的那片天空。 　　◎從日常生活觀察出發，結合知識性與趣味性，輕鬆進入氣象學大門！ 　　從一碗味噌湯探索雲的形成、從熱咖啡漩渦認識氣旋、從冰棒了解冰的結晶、從浴室鏡子認識結露現象……其實氣象就在我們的身邊，利用這些日常情境說明各種變化，氣象學會變得更親近。 　　◎真實攝影照片╳生動插畫圖解，大人小孩都能快速理解的科普讀物！ 　　除了豐富的氣象知識，本書結合攝影照片帶你看見天空之美，並以插畫圖解協助解說科學理論，讓閱讀過程不再枯燥。每一次翻頁都像是在進行一場穿越雲層、探訪天空的奇幻旅程。 好評推薦 　　★日本名人‧鼎力推薦 　　鎌田浩毅（京都大學名譽教授）： 　　「從美麗的天空與雲的故事，到最先進的氣象學，內容非常有趣。這是一本文科出身、數學不好的人更應該讀的驚人之作。」 　　西成活裕（東京大學教授）： 　　「這是我想推薦給所有人的書。它以壯闊的視野滿足我們的『知識好奇心』，非常精彩！」 　　斉田季実治（NHK氣象預報員）： 　　「這本書告訴我們，天空是一種無論何時、何地都能享受的最佳娛樂。你會開始期待明天的天空。」 　　川端裕人（作家）： 　　「作者主張『仰望天空的喜悅，不僅能豐富我們的日常生活，還能有助於防災』，這一觀點極具說服力。」 　　★臺灣專家‧好評不斷（以姓氏筆畫排序） 　　吳俊傑（國立臺灣大學大氣科學系講座教授）： 　　「此書教我們用理性及詩意來看待美麗的大自然律動：雲聚雲散、氣象萬千。」 　　洪進益/小益老師（澎湖縣石泉國小教師）： 　　「這本《讀一個天氣的故事》，是自然課最棒的延伸讀物！用孩子看得懂的語言，解開雲、雨、彩虹的祕密，讓課本知識在生活中真實發生，讓學生愛上氣象觀察！」 　　郭鴻基（國立臺灣大學大氣科學系講座教授）： 　　「以生活觀察照片與圖，串聯科學知識，從風雨雷霆中揭開大氣奧祕，回顧氣象里程碑，這是一部喚醒好奇心的科普之書。」 　　鄭明典（前中央氣象局局長）： 　　「完美的一本氣象科普，平易近人，又有充足的氣象知識內涵，令人讚嘆！」 　　簡瑋靚（天氣風險管理開發股份有限公司副總經理）： 　　「打開這本書，天氣不再只是天氣，雲、雨、颱風變得活潑又有趣！一本讓大人小孩都能愛上的天氣知識書。」【目錄】 第1章  貼近生活的氣象學 ◇從味噌湯探索雲的形成 味噌湯小劇場／燒肉店的熱湯蒸氣／味噌湯的「熱對流」 ◇清晨綠意盎然的公園 早晨公園裡的霧氣／霧氣呈現白色的原因／穿透林葉的日光／池塘裡的大氣重力波 ◇翱翔天際之旅 享受飛行途中的奇景／天空的彩虹色饗宴／彷彿會將人吸進去的深邃藍天 ◇浴室的天氣現象 浴室裡的降雨／用熱水感受空氣流動／讓人興奮的卡門渦旋 ◇感受空氣的「流動」 從水龍頭發現積雨雲的下降氣流／站在建築物角落感受迷人的渦流 ◇用咖啡來品味聖嬰現象和積雨雲 熱咖啡裡的漩渦／遙想遠方的汪洋／冰咖啡和下暴流 ◇吃掉冰棒之前 圍繞冰棒的神祕白霧／發現冰的結晶 ◇追趕海市蜃樓 名為海市蜃樓的幻影／珍貴的海市蜃樓／路上出現「會逃跑的水」 ◇超基礎・雲的構造 雲的真正模樣／雲和水的關係／雲是怎麼形成的／洋芋片包裝袋與雲的關聯／簡易造雲法／雲的名稱由來／雲的種類超過四百種／孕育雲朵的地球天空／出現在遙遠高空的雲／絕對穩定vs絕對不穩定／「大氣非常不穩定」是什麼意思？／促成積雨雲的上升氣流／六百萬噸的水／濃積雲和砧狀雲／衰退又再生的積雨雲 第2章  透過觀雲欣賞天空之美 ◇天空之城拉普達與龍之巢 欣賞動畫裡的雲／「龍之巢」的真正身分／哆啦A夢與颱風／麵包超人與花粉光環 ◇解讀雲的本質 雲所傳達的天空狀態／分辨雲滴的方式／表達氣流的雲朵／雲伯爵 ◇充滿個性的雲 飛機雲的形態／簡直就像「彗星」／經過燃燒生成的雲／瀑布、森林與雲 ◇拍出美麗的天空 為美麗的天空拍攝特寫／用手機拍攝縮時影片／慢鏡頭攝影和閃電／觀測氣象的樂趣 ◇療癒人心的景觀 地球上的朝霞／欣賞高解析度的天空／從太空觀測頭頂的天空 第3章  欣賞彩虹、彩雲和月亮 ◇與彩虹玩遊戲 可見光的漸層／彩虹顏色有幾個？／在什麼地方能看見彩虹？／去找彩虹吧／有趣的重疊彩虹／紅彩虹、白虹／製造彩虹的實驗 ◇美麗的彩雲 「吉兆」就在身邊／彩雲的彩虹色成因／觀看彩雲的訣竅／由花粉而生的彩虹色 ◇不需要雨的彩虹色 由暈與弧妝點的天空／分辨彩雲及弧的方法 ◇無以倫比的曙暮天空 浮世繪裡的曙暮天色／天空為何是藍色？／黃金時刻、維納斯帶、藍色時刻 ◇欣賞天使之梯 從天而降的光束／藝術裡的雲隙光／反雲隙光也不容錯過 ◇透過太陽來解讀天空 低空中的深紅色太陽／發出綠光的太陽／扭曲的太陽／從月食感受地球的大氣環境 ◇今夜的月色也很美 月亮大小與視覺錯覺／微微發亮的月缺部位／月球地名小知識／月光點綴的夜空 第4章  就算是壞天氣 ◇陰雨天的氣象學家 陰天也有自己的個性／雨天才能觀察的雨滴動態／雨和雪的氣味 ◇雪是從天而降的書信 江戶時代的雪花結晶圖／愛雪的科學家／收集「來自天空的書信」／解析雪崩的原理／越認識雪，越能防範意外／雪日的美麗畫面 ◇準備好要結凍了 看著過冷水結凍的快感／霰和雹的差異／「霰」與「雹」的巧妙字形／戲劇性的穿洞雲／清晨腳下的霜柱／霜結晶的灰姑娘時刻／向水表達「感謝」不能改變結晶形狀 ◇與霧的邂逅，與雲海的相遇 人在地表卻身處雲中／在市中心也能眺望雲海 ◇觀測「天空」 如何觀測天空氣象／用雷達掌握數據 ◇天氣預報的製作過程 天氣預報是怎麼製成的？／AI與人類／了解天氣預報的含義／理察森的夢想 第5章   感動人心的氣象學 ◇氣象學解開的謎題 那些天空美景的成因／氣象學分類及相關學問／氣象學是一門綜合學問／與各領域攜手合作／為了通曉未來／觀測真是有趣／了解數值所呈現的現象 ◇氣象學的起源 從祈雨到自然哲學／印刷術的發明與科學革命／江戶時代的天文台／氣象學與研究學者／世界大戰和軍事機密 ◇戲劇性的雨和雪 雨滴才不是可愛的水滴形狀／雪與冰的類型超過一百種／傾盆大雨和綿綿細雨 ◇為什麼會夏熱冬寒？ 氣溫變化的原理／容易出現最高氣溫的時間／夏熱冬寒的原因 ◇為什麼會有天氣變化？ 百帕與小黃瓜／出現風的原因／哲學家與氣象單位／科氏力／偏西風及噴射氣流／春秋的多變天氣／「正式進入梅雨季」的真相／夏季帶來的酷暑 ◇日本海側的雪和太平洋側的雪 為什麼日本海沿岸比較多雪？／JPCZ的集中型豪雪／帶來暴風雪的炸彈低壓、極地低壓／南岸低氣壓對太平洋側的影響／經驗法則的極限 ◇游擊型暴雨及龍捲風 「游擊型暴雨」的名稱由來／積雨雲和飛航事故／多胞型對流及超大胞／日本關東也會吹起龍捲風 ◇為何會出現豪雨和颱風 線狀雨帶和局部豪雨／大量水蒸氣是豪雨的關鍵／颱風的形成原理／為什麼颱風會朝日本去？／遇到颱風時需要警戒的事／就算變成溫帶氣旋也不能鬆懈 ◇氣候變遷和極端氣候 天氣與氣候的差異／何謂氣候變遷？／遠方的海洋也會改變氣候／極端氣候與地球暖化／地球暖化會讓未來缺乏壽司食材？／個人可以做的努力 第6章  天氣預報就是這麼有趣 ◇為什麼天氣預報會不準？ 難以預測的原因／懸浮粒子會改變雲／氣象資訊的未來 ◇氣象學和經濟活動 冰淇淋的銷售量／再生能源和氣象條件／關鍵字是「開放資料」 ◇對「地震雲」感到不安的你 雲會是地震的前兆嗎？／用心欣賞雲吧／偽科學跟陰謀論／雷達能看見的東西 ◇「觀天望氣」是人類的智慧 仰望天空，預想天氣／積雨雲的觀天望氣 ◇運用氣象資訊，打造防災意識 俯瞰「雨雲當前位置」／可用於降雨預測的兩種資訊／應對土砂、洪水災害的必要工具／事先迴避災難 ◇日本氣象預報士和氣象大學 氣象預報士是國家證照／小學生也能當氣象預報士／學習氣象知識的入門書／免費又無敵的教材／氣象大學是怎樣的學校？／意想不到的校長／氣象研究跟格鬥竟有共通處？／把氣象變成「工作」 ◇雲研究家與烏鴉的對決 觀測工作和小狗、烏鴉的關聯／觀測現場是體力活／用古代語言來解讀雲／不管處於什麼環境／把經驗法則化為科學／為了「掌握雲」／透過拍雲，在天空串連彼此  

一百芬老師的王牌演說教練隨身筆記：打開王牌教練的隨身筆記，這樣教、這樣學，一起成為演說賽場上獨一無二的王牌！ (1版)

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【簡介】 　　～打開王牌教練的隨身筆記，這樣教、這樣學，一起成為演說賽場上獨一無二的王牌！～ 　　作者鄭雅芬老師曾獲全國語文競賽教師組《作文》《國語演說》第一名，常年擔任各縣市國語演說、作文組評判委員、命題委員及國賽選手培訓講師，集選手、指導老師、命題委員、評判委員的身分於一身。 　　本書以作者多重身分的視角，透過一系列教育現場的小故事，將口語表達的日常實踐與國語演說的競賽指導相互接軌，序列呈現。提供第一線的教師與有志於國語演說競賽的學生定向、高效的口語表達養成方法。 　　篇末均附上「一百芬教室便利貼」與「王牌教練的隨身筆記」，從「班級經營」與「口語表達教學」雙面向統整該篇重點或分享教學工具。 本書特色 　　★ 傾囊相授實用小技巧搭配教學實例，方便迅速理解與應用。 　　★ 涵蓋日常口語表達到實際演說競賽，從學會說話技巧，循序漸進，成為演說達人。 　　★ 多重身分全視角剖析，一窺選手、家長、指導老師、評判委員的內心世界，知己知彼，打造有溫度、有力度、有效度的成功方程式！ 　　如果你想成為「班級經營達人」、「語文教學大神」、「演說指導翹楚」、「演說競賽常勝軍」、「競賽路上的貼心陪伴者」，就來讀本書吧！ 名人推薦 　　◎專文推薦 　　陳麗雲老師、易理玉老師、徐昀霖校長 　　◎聯合推薦（依姓氏筆畫排列） 　　林明進（臺北市建國高中退休教師）、林明助（臺北市萬福國小校長）、林凱羚（臺北市配音工會資深講師暨聲音導演）、林用正（屏東縣中正國小教師）、洪菱蔚（臺北市修德國小教師）、洪琬喻（新北市昌平國小教師）、翁繩玉（國立教育廣播電臺資深主持人）、陳燕柔（國立教育廣播電臺金鐘獎兒童節目主持人）、陳佳釧（新北市頂埔國小教師）、康燕玉（臺北市景美國小校長）、郭瑞芬（臺北市吉林國小校長）、葉惠貞（國立清華大學附設實驗小學資深教師）、蔡孟耘（宜蘭縣竹林國小教師）、簡麗賢（臺北市立第一女中物理教師）【目錄】 推薦序１ 「雅」致清「芬」的王牌白玫瑰／陳麗雲 推薦序２ 一百「芬」精靈的教學魔法／易理玉 推薦序３ 風定緣何花猶落／徐昀霖 自 序 一路向陽盛開的人生／鄭雅芬 寫在前面 我們在一起，就會了不起 一、不想跑的千里馬：選手這樣說 二、不只是陪伴，我們是同伴：家長這樣說 三、傾心奉獻，不負遇見：指導老師這樣說 四、我眼中的滿天星：評判委員這樣說 單元１ 口語表達的課堂實踐 一、左左右右的聲情相擁：營造課室裡的情境布置 二、為愛向後退的應援：激勵上臺的勇氣 三、不被愛的生日禮物：一切，都從「想說」開始 四、教室裡的神祕地磚：走位及儀態的訓練 五、從海選走到精選：打造身臨其境的儀式感 六、一起來點花絮拼盤：鍛鍊揀選素材的能力 七、我有發言牌要出租 ：創造均等的練習機會 八、打動人心的本事：小組討論的技巧 九、聽見不只是聽見：口語表達的評量方法 十、說也說不完的故事：從寫故事到走進教育廣播電臺說故事 單元２ 演說賽場的極致展現 一、演說天團的誕生：選手的選拔 二、一紙規則的祕密：評判標準、賽程表與評審的話 三、倒數六十天的奇蹟：規劃集訓藍圖 (一)題型分類 (二)素材蒐羅 (三)講稿編排 (四)儀態調整 四、決戰演說場：錦囊裡的上場祕笈 (一)妙計１ 精準審題 (二)妙計２ 梳理架構 (三)妙計３ 有中生有 (四)妙計４ 安置亮點 五、比幕前還精彩的幕後：賽場陪伴須知 六、向陽盛開的我們：建構強大的心理素質 (一)開啓無限賽局 (二)已成絕響的金「幣」輝煌  

AI獨家解密：DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion Python打開圖片生成原理潘朵拉盒子 (1版)

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【簡介】 AI獨家解密－DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion Python打開圖片生成原理潘朵拉盒子 　　✴︎AIGC 核心概念：快速掌握 AI 生成內容的關鍵技術。 　　✴︎影像生成技術：解密 GAN、擴散模型、VAE 的運作原理。 　　✴︎Stable Diffusion：深入解析 VAE、CLIP、交叉注意力等技術。 　　✴︎頂尖 AI 模型：比較 DALL·E 2、Imagen、DeepFloyd 的特色。 　　✴︎熱門工具剖析：Midjourney、SDXL、DALL·E 3 詳細解讀。 　　✴︎多模態 AI：探索 AI 如何融合文本、影像與聲音。 　　✴︎影像變形技術：解讀 unCLIP、Stable Diffusion 的影像加工能力。 　　✴︎完整實作指南：手把手帶你訓練 Stable Diffusion。 　　✴︎低成本 AI 訓練：用 LoRA 技術輕鬆微調 AI 模型。 　　✴︎開源生態與應用：進入 AI 創作與技術社群。 　　✴︎產業應用解析：AIGC 在藝術、廣告、遊戲等領域的發展。 　　✴︎適合所有讀者：AI 新手、創作者、技術專家都適用。  【目錄】 第 1 章 AIGC 基礎 1.1 身邊的AIGC 1.1.1 影像生成和編輯類工具 1.1.2 文字提效類工具 1.1.3 音訊創作類工具 1.2 神經網路 1.2.1 類神經元 1.2.2 啟動函數 1.2.3 類神經網路 1.2.4 損失函數 1.2.5 最佳化器 1.2.6 卷積神經網路 1.3 多模態模型 1.3.1 認識模態 1.3.2 典型多模態模型 1.3.3 參數量 1.3.4 計算量 1.4 小結 第 2 章 影像生成模型：GAN 和擴散模型 2.1 影像生成模型的技術演化 2.1.1 第一代影像生成模型：VAE 2.1.2 第二代影像生成模型：GAN 2.1.3 第三代影像生成模型：基於流的模型 2.1.4 第四代影像生成模型：擴散模型 2.1.5 第五代影像生成模型：自迴歸模型 2.2 「舊畫師」GAN 2.2.1 生成對抗原理 2.2.2 生成能力的進化 2.2.3 GAN 時代的「圖生圖」 2.2.4 GAN 的技術應用 2.3 「新畫師」擴散模型 2.3.1 加入雜訊過程：從原始影像到雜訊圖 2.3.2 去除雜訊過程：從雜訊圖到清晰影像 2.3.3 訓練過程和推理過程 2.3.4 擴散模型與GAN 2.4 擴散模型的U-Net 模型 2.4.1 巧妙的U 形結構 2.4.2 損失函數設計 2.4.3 應用於擴散模型 2.5 擴散模型的採樣器 2.5.1 採樣器背後的原理 2.5.2 如何選擇採樣器 2.6 訓練一個擴散模型 2.6.1 初探擴散模型：輕鬆入門 2.6.2 深入擴散模型：訂製藝術 2.7 小結 第 3 章 Stable Diffusion 的核心技術 3.1 影像的「壓縮器」VAE 3.1.1 從AE 到VAE 3.1.2 影像插值生成 3.1.3 訓練「餐廳評論機器人」 3.1.4 VAE 和擴散模型 3.2 讓模型「聽話」的CLIP 3.2.1 連接兩種模態 3.2.2 跨模態檢索 3.2.3 其他CLIP 模型 3.2.4 CLIP 和擴散模型 3.3 交叉注意力機制 3.3.1 序列、詞元和詞嵌入 3.3.2 自注意力與交叉注意力 3.3.3 多頭注意力 3.4 Stable Diffusion 是如何工作的 3.4.1 Stable Diffusion 的演化之路 3.4.2 潛在擴散模型 3.4.3 文字描述引導原理 3.4.4 U-Net 模型實現細節 3.4.5 反向描述詞與CLIP Skip 3.4.6 「圖生圖」實現原理 3.5 小結 第 4 章 DALL · E 2、Imagen、DeepFloyd 和Stable Diffusion 影像變形的核心技術 4.1 里程碑DALL · E 2 4.1.1 DALL · E 2 的基本功能概覽 4.1.2 DALL · E 2 背後的原理 4.1.3 unCLIP：影像變形的魔法 4.1.4 DALL · E 2 的演算法局限性 4.2 Imagen 和DeepFloyd 4.2.1 Imagen vs DALL · E 2 4.2.2 Imagen 的演算法原理 4.2.3 文字編碼器：T5 vs CLIP 4.2.4 動態設定值策略 4.2.5 開放原始碼模型DeepFloyd 4.2.6 升級版Imagen 2 4.3 Stable Diffusion 影像變形 4.3.1 「圖生圖」vs 影像變形 4.3.2 使用Stable Diffusion 影像變形 4.3.3 探秘Stable Diffusion 影像變形模型背後的演算法原理 4.4 小結 第 5 章 Midjourney、SDXL 和DALL · E 3 的核心技術 5.1 推測Midjourney 的技術方案 5.1.1 Midjourney 的基本用法 5.1.2 各版本演化之路 5.1.3 技術方案推測 5.2 SDXL 的技術方案與使用 5.2.1 驚豔的繪圖能力 5.2.2 使用串聯模型提升效果 5.2.3 更新基礎模組 5.2.4 使用SDXL 模型 5.3 更「聽話」的DALL · E 3 5.3.1 體驗DALL · E 3 的功能 5.3.2 資料集重新描述 5.3.3 生成資料有效性 5.3.4 資料混合策略 5.3.5 基礎模組升級 5.3.6 擴散模型解碼器 5.3.7 演算法局限性 5.4 小結 第 6 章 訓練自己的Stable Diffusion 6.1 低成本訓練神器LoRA 6.1.1 LoRA 的基本原理 6.1.2 LoRA 的程式實現 6.1.3 用於影像生成任務 6.2 Stable Diffusion WebUI 體驗影像生成 6.2.1 本地AI 影像生成模型 6.2.2 開放原始碼社區中的模型 6.2.3 體驗AI 影像生成功能 6.2.4 將多個模型進行融合 6.2.5 靈活的LoRA 模型 6.3 Stable Diffusion 程式實戰 6.3.1 訓練資料準備 6.3.2 基礎模型的選擇與使用 6.3.3 一次完整的訓練過程 6.4 小結