基于注意力機(jī)制的圖像編碼

基于注意力機(jī)制的圖像編碼注意力機(jī)制在圖像編碼中的應(yīng)用用于圖像編碼的注意力模型類(lèi)型注意力機(jī)制提升圖像編碼性能原理不同注意力機(jī)制對(duì)編碼效率的影響注意力機(jī)制在圖像編碼中的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)注意力機(jī)制與其他圖像編碼技術(shù)的對(duì)比基于注意力機(jī)制的圖像編碼研究趨勢(shì)注意力機(jī)制在圖像編碼實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域ContentsPage目錄頁(yè)注意力機(jī)制在圖像編碼中的應(yīng)用基于注意力機(jī)制的圖像編碼注意力機(jī)制在圖像編碼中的應(yīng)用主題名稱(chēng)：注意力機(jī)制基礎(chǔ)1.注意力機(jī)制是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，它能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整輸入數(shù)據(jù)的權(quán)重，重點(diǎn)關(guān)注相關(guān)特征。2.該機(jī)制通過(guò)計(jì)算"查詢(xún)"和"鍵"之間的相似性，然后將其歸一化為"值"的加權(quán)和，從而實(shí)現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)的選擇性處理。3.注意力機(jī)制有助于提高模型的效率，因?yàn)樗试S模型專(zhuān)注于圖像中最重要的區(qū)域，并忽略不相關(guān)的細(xì)節(jié)。主題名稱(chēng)：注意力機(jī)制在圖像編碼中的應(yīng)用1.在基于注意力機(jī)制的圖像編碼中，注意力機(jī)制用于從圖像中提取顯著特征。2.通過(guò)將圖像劃分為小塊，并使用注意力機(jī)制選擇性地聚合這些小塊中的信息，可以生成更具區(qū)分度的圖像表示。3.該過(guò)程保留了圖像中關(guān)鍵的語(yǔ)義信息，同時(shí)消除了冗余和無(wú)關(guān)緊要的細(xì)節(jié)。注意力機(jī)制在圖像編碼中的應(yīng)用主題名稱(chēng)：通道注意力機(jī)制1.通道注意力機(jī)制關(guān)注圖像通道之間的關(guān)系，從而可以學(xué)習(xí)圖像中的不同模式和特征。2.該機(jī)制計(jì)算每個(gè)通道的全局平均池化或最大池化，然后使用卷積層或全連接層對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以生成通道權(quán)重。3.通道權(quán)重用于調(diào)整每個(gè)通道的特征圖，突出重要的特征，同時(shí)抑制不重要的特征。主題名稱(chēng)：空間注意力機(jī)制1.空間注意力機(jī)制關(guān)注圖像中的空間位置，從而可以識(shí)別圖像中物體或感興趣區(qū)域的位置。2.該機(jī)制計(jì)算空間位置處的特征圖之間的相關(guān)性，然后使用卷積層或全連接層將其轉(zhuǎn)換為空間權(quán)重。3.空間權(quán)重用于調(diào)整特征圖中每個(gè)位置的特征，增強(qiáng)顯著區(qū)域，同時(shí)抑制背景噪聲。注意力機(jī)制在圖像編碼中的應(yīng)用主題名稱(chēng)：自注意力機(jī)制1.自注意力機(jī)制計(jì)算特征圖中每個(gè)位置之間關(guān)系的矩陣，從而能夠建模長(zhǎng)距離依賴(lài)性。2.該機(jī)制通過(guò)計(jì)算查詢(xún)、鍵和值之間的點(diǎn)積，然后將結(jié)果轉(zhuǎn)換為一個(gè)注意力權(quán)重矩陣。3.注意力權(quán)重矩陣用于調(diào)整每個(gè)位置的特征，增強(qiáng)相關(guān)特征之間的聯(lián)系，同時(shí)抑制不相關(guān)的特征。主題名稱(chēng)：趨勢(shì)和前沿1.基于注意力機(jī)制的圖像編碼在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)和圖像生成等任務(wù)中表現(xiàn)出出色的性能。2.目前的研究集中在開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的注意力機(jī)制，例如多頭注意力機(jī)制和可變形注意力機(jī)制。用于圖像編碼的注意力模型類(lèi)型基于注意力機(jī)制的圖像編碼用于圖像編碼的注意力模型類(lèi)型1.模仿人類(lèi)視覺(jué)注意系統(tǒng)，關(guān)注圖像中的顯著特征，忽略冗余信息。2.常見(jiàn)的視覺(jué)注意模型包括：空間注意力模塊（例如SENet）、通道注意力模塊（例如CBAM）、位置注意力模塊（例如ViT）。3.視覺(jué)注意模型有助于增強(qiáng)圖像特征的判別能力和魯棒性。主題名稱(chēng)：Transformer注意力1.基于Transformer架構(gòu)的注意力機(jī)制，利用多頭自注意力模塊捕捉圖像全局依賴(lài)關(guān)系。2.允許任意位置的特征直接連接，學(xué)習(xí)遠(yuǎn)程相互作用。3.Transformer注意力在圖像編碼任務(wù)中表現(xiàn)出強(qiáng)大的特征提取能力。主題名稱(chēng)：視覺(jué)注意模型用于圖像編碼的注意力模型類(lèi)型主題名稱(chēng)：注意力引導(dǎo)的特征融合1.利用注意力機(jī)制融合來(lái)自不同來(lái)源或特征層的特征。2.賦予不同特征不同的權(quán)重，提取互補(bǔ)信息。3.注意力引導(dǎo)的特征融合有助于提高圖像編碼的準(zhǔn)確性和效率。主題名稱(chēng)：自適應(yīng)注意力1.動(dòng)態(tài)調(diào)整注意力機(jī)制，適應(yīng)不同的圖像內(nèi)容和任務(wù)。2.例如，語(yǔ)義分割任務(wù)的自適應(yīng)注意力模型可以根據(jù)圖像的語(yǔ)義信息調(diào)整注意力權(quán)重。3.自適應(yīng)注意力提高了圖像編碼的靈活性。用于圖像編碼的注意力模型類(lèi)型主題名稱(chēng)：注意力機(jī)制可解釋性1.研究注意力機(jī)制的輸出，以理解其決策過(guò)程。2.使用可視化技術(shù)，如注意力圖，展示注意力機(jī)制關(guān)注的圖像區(qū)域。3.可解釋性有助于提高注意力機(jī)制的魯棒性和可信度。主題名稱(chēng)：注意力在圖像生成中的應(yīng)用1.利用注意力機(jī)制生成更逼真、細(xì)節(jié)豐富的圖像。2.允許生成器專(zhuān)注于圖像的關(guān)鍵部分，有效利用計(jì)算資源。注意力機(jī)制提升圖像編碼性能原理基于注意力機(jī)制的圖像編碼注意力機(jī)制提升圖像編碼性能原理1.專(zhuān)注于圖像中重要的特征區(qū)域，從而賦予這些區(qū)域更高的權(quán)重。2.提高圖像編碼過(guò)程中的信息利用率，減少冗余信息的保留。3.使編碼器能夠捕獲圖像中不同層級(jí)的特征，進(jìn)行更加細(xì)致的編碼。注意力機(jī)制的類(lèi)型1.通道注意力：關(guān)注圖像中不同通道的重要性，對(duì)每個(gè)通道分配權(quán)重。2.空間注意力：關(guān)注圖像中不同空間位置的重要性，生成空間權(quán)重圖。3.混合注意力：結(jié)合通道注意力和空間注意力，提供更全面和細(xì)致的注意力信息。注意力機(jī)制提升圖像編碼性能原理注意力機(jī)制提升圖像編碼性能原理注意力機(jī)制在圖像編碼中的實(shí)現(xiàn)1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：利用CNN提取圖像特征，并使用附加的注意力層計(jì)算注意力權(quán)重。2.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）：使用GRU對(duì)序列化的圖像特征進(jìn)行編碼，并通過(guò)注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)分配權(quán)重。3.自注意力機(jī)制：使用查詢(xún)、鍵和值矩陣計(jì)算圖像特征之間的相關(guān)性，生成注意力權(quán)重。注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)1.提高圖像編碼的準(zhǔn)確性和魯棒性，改善圖像質(zhì)量。2.降低圖像編碼的復(fù)雜度和計(jì)算成本，提升編碼效率。3.促進(jìn)圖像特征的提取和理解，為圖像分析和識(shí)別奠定基礎(chǔ)。注意力機(jī)制提升圖像編碼性能原理注意力機(jī)制的應(yīng)用1.圖像編碼與壓縮2.圖像分類(lèi)與識(shí)別3.圖像分割與對(duì)象檢測(cè)4.圖像生成與編輯注意力機(jī)制的發(fā)展趨勢(shì)1.輕量化注意力機(jī)制：開(kāi)發(fā)低計(jì)算成本的注意力機(jī)制，適用于移動(dòng)和嵌入式設(shè)備。2.多模態(tài)注意力機(jī)制：融合圖像、文本和音頻等多模態(tài)信息，增強(qiáng)注意力機(jī)制的魯棒性和泛化能力。3.自適應(yīng)注意力機(jī)制：根據(jù)圖像內(nèi)容和任務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)整注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)更高的適應(yīng)性和可定制性。不同注意力機(jī)制對(duì)編碼效率的影響基于注意力機(jī)制的圖像編碼不同注意力機(jī)制對(duì)編碼效率的影響空間注意力機(jī)制對(duì)編碼效率的影響：1.空間注意力機(jī)制通過(guò)引導(dǎo)模型關(guān)注圖像的不同區(qū)域，提高了局部特征的編碼效率，從而增強(qiáng)了模型對(duì)圖像中細(xì)微信息的捕獲能力。2.通道注意力機(jī)制通過(guò)為特征通道分配權(quán)重，動(dòng)態(tài)地對(duì)圖像通道進(jìn)行加權(quán)和融合，提升了特征通道之間的相關(guān)性，增強(qiáng)了模型對(duì)全局語(yǔ)義信息的編碼能力。3.時(shí)空注意力機(jī)制將空間和通道注意力機(jī)制相結(jié)合，在圖像特征的空間和通道維度上同時(shí)分配權(quán)重，實(shí)現(xiàn)了圖像特征的全面編碼，進(jìn)一步提升了模型的編碼效率。注意力機(jī)制的復(fù)雜度影響：1.簡(jiǎn)單的注意力機(jī)制，如squeeze-and-excitation塊，具有較低的計(jì)算復(fù)雜度，但編碼效率受限。2.復(fù)雜的注意力機(jī)制，如Transformer結(jié)構(gòu)，具有較高的計(jì)算復(fù)雜度，但編碼效率更高。3.研究者們不斷探索輕量級(jí)和高效的注意力機(jī)制，以平衡編碼效率和計(jì)算復(fù)雜度之間的關(guān)系。不同注意力機(jī)制對(duì)編碼效率的影響注意力機(jī)制的可解釋性：1.基于熱圖的可視化技術(shù)可以直觀地揭示注意力機(jī)制的關(guān)注區(qū)域，有助于理解模型的決策過(guò)程。2.消融實(shí)驗(yàn)和特征可視化方法可以分析注意力機(jī)制對(duì)圖像編碼過(guò)程的貢獻(xiàn)，從而提高模型的可解釋性。3.研究可解釋性有助于調(diào)試和改進(jìn)注意力機(jī)制，并為設(shè)計(jì)更有效的圖像編碼模型提供指導(dǎo)。注意力機(jī)制的通用性：1.注意力機(jī)制可以適用于不同的圖像編碼任務(wù)，如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)和語(yǔ)義分割等。2.跨領(lǐng)域的遷移學(xué)習(xí)可以將圖像編碼中發(fā)展的注意力機(jī)制應(yīng)用于其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，提高不同任務(wù)的模型性能。3.通用注意力機(jī)制的開(kāi)發(fā)可以促進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的整體發(fā)展。不同注意力機(jī)制對(duì)編碼效率的影響注意力機(jī)制的趨勢(shì)與前沿：1.自注意力機(jī)制憑借其無(wú)序處理和并行計(jì)算能力，成為注意力機(jī)制研究的熱門(mén)方向。2.多模態(tài)注意力機(jī)制將不同模態(tài)（例如，圖像和文本）特征融合，為跨模態(tài)圖像理解任務(wù)提供有效解決方案。3.注意力機(jī)制與生成模型的結(jié)合，例如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），可以生成更逼真和多樣的圖像。注意力機(jī)制的未來(lái)展望：1.探索更輕量化、更可解釋和更通用的注意力機(jī)制，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。2.研究注意力機(jī)制與其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的融合，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，以進(jìn)一步提高圖像編碼效率。注意力機(jī)制在圖像編碼中的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)基于注意力機(jī)制的圖像編碼注意力機(jī)制在圖像編碼中的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)注意力機(jī)制在圖像編碼的優(yōu)勢(shì)1.選擇性注意力：注意力機(jī)制使編碼器能夠關(guān)注圖像中相關(guān)或顯著的區(qū)域，從而提高特征表示的質(zhì)量。它允許模型動(dòng)態(tài)地調(diào)整其關(guān)注區(qū)域，以適應(yīng)不同圖像的內(nèi)容。2.長(zhǎng)期依賴(lài)性建模：與卷積操作不同，注意力機(jī)制具有非局部特性，使其能夠捕捉圖像中的遠(yuǎn)程依賴(lài)關(guān)系。這對(duì)于理解復(fù)雜場(chǎng)景和捕獲全局語(yǔ)義信息至關(guān)重要。3.語(yǔ)義豐富性：注意力機(jī)制將圖像特征與語(yǔ)義信息相結(jié)合，生成語(yǔ)義豐富的特征表示。這有助于提高解碼器的性能，因?yàn)樗峁┝擞嘘P(guān)圖像內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的更全面信息。注意力機(jī)制在圖像編碼的劣勢(shì)1.計(jì)算成本：注意力機(jī)制的計(jì)算成本很高，尤其是在高分辨率圖像或較長(zhǎng)的序列上。這會(huì)限制其在實(shí)時(shí)應(yīng)用中的實(shí)用性。2.過(guò)度擬合：如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)恼齽t化技術(shù)，注意力機(jī)制容易過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這可能會(huì)導(dǎo)致在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上泛化能力下降。3.缺乏解釋性：注意力機(jī)制的黑盒性質(zhì)使其難以解釋模型的決策。了解注意力權(quán)重如何影響特征表示對(duì)于改進(jìn)模型和調(diào)試至關(guān)重要。注意力機(jī)制與其他圖像編碼技術(shù)的對(duì)比基于注意力機(jī)制的圖像編碼注意力機(jī)制與其他圖像編碼技術(shù)的對(duì)比注意力機(jī)制與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.注意力機(jī)制能夠增強(qiáng)對(duì)圖像中特定區(qū)域或特征的關(guān)注，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常通過(guò)逐層卷積操作來(lái)提取全局特征。2.注意力機(jī)制可提升模型的解釋性，可視化注意力圖揭示了模型對(duì)圖像的不同部分的關(guān)注程度。3.將注意力機(jī)制整合到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以提高分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和分割等任務(wù)的準(zhǔn)確性。注意力機(jī)制與Transformer1.Transformer是基于注意力機(jī)制的序列模型，而注意力機(jī)制在圖像編碼中用于識(shí)別圖像中具有相關(guān)性的區(qū)域。2.Transformer可以處理變長(zhǎng)輸入，例如圖像中的不同形狀或大小的物體，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受限于固定大小的輸入。3.Transformer在圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)和圖像生成等任務(wù)上表現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)力，但計(jì)算成本更高。注意力機(jī)制與其他圖像編碼技術(shù)的對(duì)比注意力機(jī)制與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于處理具有圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，而注意力機(jī)制可以增強(qiáng)對(duì)特定節(jié)點(diǎn)或邊的關(guān)注。2.在圖像編碼中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于表示圖像的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和關(guān)系，注意力機(jī)制則可進(jìn)一步識(shí)別圖像中重要的區(qū)域或連接。3.集成注意力機(jī)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割、對(duì)象關(guān)系建模和場(chǎng)景圖生成等任務(wù)上取得了promising的結(jié)果。注意力機(jī)制與對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)1.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程生成逼真圖像，而注意力機(jī)制可引導(dǎo)生成器關(guān)注特定圖像屬性。2.在GAN中加入注意力機(jī)制可以提高圖像質(zhì)量、多樣性和控制生成過(guò)程。3.注意力機(jī)制還可以用于判別器，以增強(qiáng)其對(duì)生成圖像和真實(shí)圖像的區(qū)分能力。注意力機(jī)制與其他圖像編碼技術(shù)的對(duì)比注意力機(jī)制與few-shot學(xué)習(xí)1.few-shot學(xué)習(xí)旨在以少量樣本訓(xùn)練模型，而注意力機(jī)制有助于快速適應(yīng)新類(lèi)別。2.注意力機(jī)制使模型能夠從few-shot樣本中提取關(guān)鍵特征，并專(zhuān)注于區(qū)分新類(lèi)別與已知類(lèi)別的差異。3.集成注意力機(jī)制的few-shot學(xué)習(xí)模型在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和圖像生成等任務(wù)上顯示出promising的性能。注意力機(jī)制與自監(jiān)督學(xué)習(xí)1.自監(jiān)督學(xué)習(xí)利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，而注意力機(jī)制可幫助模型從圖像中發(fā)現(xiàn)隱式結(jié)構(gòu)和模式。2.在自監(jiān)督學(xué)習(xí)中引入注意力機(jī)制可以提升圖像表征的質(zhì)量，增強(qiáng)模型對(duì)圖像語(yǔ)義和上下文的理解。3.基于注意力機(jī)制的自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和分割等任務(wù)上取得了state-of-the-art的結(jié)果?；谧⒁饬C(jī)制的圖像編碼研究趨勢(shì)基于注意力機(jī)制的圖像編碼基于注意力機(jī)制的圖像編碼研究趨勢(shì)注意力機(jī)制在圖像分類(lèi)中的應(yīng)用1.注意力機(jī)制通過(guò)突出圖像中的顯著特征，增強(qiáng)模型對(duì)圖像中重要區(qū)域的關(guān)注，提升分類(lèi)精度。2.基于通道注意力的方法關(guān)注圖像通道之間的相關(guān)性，學(xué)習(xí)不同通道對(duì)分類(lèi)任務(wù)的重要性權(quán)重。3.基于空間注意力的方法識(shí)別圖像中具有判別力的區(qū)域，為圖像分類(lèi)提供更精細(xì)的空間信息。注意力機(jī)制在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用1.注意力機(jī)制用于定位圖像中的目標(biāo)區(qū)域，生成更精確的目標(biāo)邊界框。2.通過(guò)對(duì)目標(biāo)特征圖進(jìn)行空間注意力加權(quán)，模型能夠?qū)Ｗ⒂诓煌哪繕?biāo)區(qū)域，提高目標(biāo)檢測(cè)的魯棒性。3.注意力機(jī)制與目標(biāo)追蹤相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的持續(xù)跟蹤，增強(qiáng)模型的時(shí)序建模能力?；谧⒁饬C(jī)制的圖像編碼研究趨勢(shì)注意力機(jī)制在圖像分割中的應(yīng)用1.注意力機(jī)制有助于分割出復(fù)雜場(chǎng)景中的目標(biāo)，通過(guò)對(duì)圖像像素之間的關(guān)系建模，細(xì)化分割邊界。2.基于位置敏感注意力的方法考慮空間位置信息，提升模型對(duì)目標(biāo)邊緣和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的分割精度。3.基于圖注意力的方法將圖像分割問(wèn)題建模為圖結(jié)構(gòu)，通過(guò)注意力機(jī)制學(xué)習(xí)圖節(jié)點(diǎn)（像素）之間的關(guān)系，增強(qiáng)分割的全局一致性。注意力機(jī)制在圖像生成中的應(yīng)用1.注意力機(jī)制在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中扮演關(guān)鍵角色，幫助生成器學(xué)習(xí)圖像的全局布局和細(xì)粒度特征。2.基于空間注意力的方法通過(guò)關(guān)注不同圖像區(qū)域，生成更逼真的圖像，增強(qiáng)圖像的視覺(jué)保真度。3.基于語(yǔ)義注意力的方法利用語(yǔ)義信息指導(dǎo)圖像生成，使生成的圖像更符合特定語(yǔ)義類(lèi)別。基于注意力機(jī)制的圖像編碼研究趨勢(shì)注意力機(jī)制在遙感圖像分析中的應(yīng)用1.注意力機(jī)制提高了遙感圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)的精度，通過(guò)增強(qiáng)模型對(duì)感興趣區(qū)域的關(guān)注。2.基于譜注意力的方法利用圖像光譜信息，學(xué)習(xí)不同光譜波段對(duì)分類(lèi)任務(wù)的重要性。3.注意力機(jī)制與時(shí)空建模相結(jié)合，提升模型在遙感圖像時(shí)間序列分析中的性能。注意力機(jī)制在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用1.注意力機(jī)制在醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)和分割中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，幫助模型識(shí)別疾病相關(guān)的特征。2.基于區(qū)域注意力的方法通過(guò)對(duì)圖像區(qū)域進(jìn)行加權(quán)，增強(qiáng)模型對(duì)病變區(qū)域的檢測(cè)精度。3.注意力機(jī)制與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，提高了醫(yī)學(xué)圖像分析的效率和準(zhǔn)確性，為疾病診斷和治療決策提供支持。注意力機(jī)制在圖像編碼實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域基于注意力機(jī)制的圖像編碼注意力機(jī)制在圖像編碼實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域圖像生成1.注意力機(jī)制已被廣泛應(yīng)用于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)，在圖像生成任務(wù)中取得了顯著的進(jìn)展。2.注意力機(jī)制能夠引導(dǎo)GAN關(guān)注圖像的重要區(qū)域，從而生成更逼真、細(xì)節(jié)更豐富的圖像。3.基于注意力的GAN模型已在圖像超分辨率、人臉生成和圖