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國立臺灣大學 資訊工程學研究所 陳炳宇所指導 蘇俐文的 StylePart: 基於影像之物體形狀組件編輯 （2020），提出Resize photo online關鍵因素是什麼，來自於深度學習、對抗生成網路、形狀表示、互動設計。

而第二篇論文國立交通大學 電控工程研究所 王學誠所指導 陳品維的 對抗式生成網路於機器人實際場域應用 （2019），提出因為有 對抗式生成網路、語意分割、影像辨識、機器人、電腦視覺、深度學習的重點而找出了 Resize photo online的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Resize photo online，大家也想知道這些：

StylePart: 基於影像之物體形狀組件編輯

為了解決Resize photo online的問題，作者蘇俐文 這樣論述：

近期有許多利用對抗生成網路與形狀控制來達成圖像編輯的技術被發表，在形狀控制的例子中，3D Morphable Model (3DMM) 被拿來進行臉部圖像編輯的控制器。然而，目前並沒有一套允許使用者有系統的編輯人造物(例如：椅子、桌子、杯子等)的編輯方法。這其中主要理由是「在圖像上的編輯操作」與「三維操作」沒有一套很好的對應關係。藉由利用圖像生成模型與三微形狀生成模型的優點，本文提出了一套流程讓使用者能直接於圖像上以物體部位為單位進行編輯，而「如何建立三維形狀特徵空間與圖像生成特徵空間之間的對應關係」即為此方法的重點。在本文提出的方法中，一張輸入圖像會先藉由一個前向對應函數連結到一個相應的三

維形狀，使用者可以透過編輯該形狀來引導圖像做出相應的變化。本文展示了許多應用此方法的編輯作業：部位更換、部位大小調整以及視角操作，並進行大量且全面的實驗來評估此方法的有效性。

對抗式生成網路於機器人實際場域應用

為了解決Resize photo online的問題，作者陳品維 這樣論述：

在深度學習的高度發展以及人工智慧的浪潮下，電腦視覺的技術以及應用層面皆大幅度地的成長。然而隨著生成模型 (Generative Model) 的出現，如今電腦不僅僅能做出基本的影像處理和影像辨識等任務，它還能夠跟人類一樣，運用自己的智慧去"創造"影像。其中對抗式生成網路 (Generative Adversarial Network)更是在人們大量的研究及開發下，產生很多的網路模型變形以及不同的應用，像是圖畫風格轉換、人臉表情轉以及文字產生圖像等。但卻鮮少有人將對抗式生成網路運用於機器人實際場域中，讓它們試著去取代其他方法。因此本論文將會根據兩個在運用現今常用方法仍會遇到的挑戰以及困境的機器

人任務中，試著基於兩個著名的對抗式生成網路: Pix2Pix以及CycleGAN，提出兩個新的對抗式生成網路: FCN-Pix2Pix以及SSIM-CycleGAN，並將這兩個改良過後的對抗式生成網路，應用在這兩個在機器人任務裡，並解決所遇到的難題以及困境: 1)機器人視覺之影像像素級辨識 (Semantic Segmentation) 2)於實際場域運用虛擬環境資料集 (Virtual Dataset from Sim to Real)。本論文也會針對這兩個議題，把基於GAN所提出的方法與其他新穎的方法做比較，並於實驗結果中顯示出本論文所提出的方法之優勢。

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