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23. 某位學生設計一個 AI 系統，可根據輸入文字敘述自動生成虛擬角色頭像，請問此系統最可能結合了下列哪些生成式 AI 技術？
(A) Transformer + GAN
(B) GAN + Q-learning
(C) LSTM + SVM
(D) CNN + RNN
答案：登入後查看
統計： A(32), B(2), C(2), D(9), E(0) #3456969
統計： A(32), B(2), C(2), D(9), E(0) #3456969
詳解 (共 2 筆)
michelle
#7323185
解析
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題目描述的系統：根據文字敘述自動生成虛擬角色頭像。這是一個 文字到影像 (text-to-image) 的生成式 AI 應用。
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Transformer：
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擅長處理文字敘述，能理解自然語言並轉換成語意向量。
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在生成式 AI 中常用於文字編碼 (text encoder)。
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GAN (Generative Adversarial Network)：
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擅長生成影像，透過生成器與判別器的對抗訓練，能產生逼真的圖片。
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在虛擬角色頭像生成中，GAN 是常見的影像生成技術。
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為什麼其他選項不正確
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(B) GAN + Q-learning：Q-learning 是強化學習方法，主要用於決策或控制，不適合文字到影像生成。
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(C) LSTM + SVM：LSTM 用於序列資料 (如語音、文字)，SVM 是分類器，兩者不適合影像生成。
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(D) CNN + RNN：CNN 用於影像特徵擷取，RNN 用於序列資料，但缺乏生成影像的能力，無法直接完成文字到影像的任務。
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