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Editors of Klutz 著

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店铺： 绿山墙进口英文儿童图书专营店

出版社： Scholastic

ISBN：9781591744306

商品编码：11548914571

装 帧：螺旋装帧作 者：Editors of Klutz绘 者：Editors of Klutz开 本：24.2 x 23.7 x 1.7CM页 数：60语 言：英语IS BN ：9781591744306出版社：Klutz(Scholastic旗下) 体验亲子活动，加入KLUTZ手工世界！。所附配件已包含所有手工材料无需另外购买，妈妈们无需担心产品对孩子的伤害，本产品所有材料经美国专业机构无毒害检测通过。本产品适合8岁及以上孩子使用。 
 【材料介绍】个性脸谱，无毒颜料，细腻光滑，着色自然，易清洗 6色无毒颜料，1个海绵扑，1个化妆刷，12个可撕下携带的设计卡等 【内容简介】"Face Painting" features the same clear instructions and interesting design ideas as the original edition, but with more detailed directions for simple sponge and brush techniques, and a better quality brush. It also includes tear-out cheat sheets to make painting birthday parties easier than ever. It contains face paints, brush and sponge applicator. 内页图：

 
 
 实拍内页图：

 
 

好的，这是一份基于您提供的书名信息，但内容完全不同的图书简介，旨在描述一本关于“深度学习与计算机视觉在艺术创作中的应用”的专业书籍。 --- 书籍名称：《视界重构：基于深度学习的艺术风格迁移与内容生成》 内容提要 本书深入探讨了当前人工智能领域最前沿的交叉学科——计算机视觉与深度学习在数字艺术创作中的集成应用。它不仅全面梳理了从基础的卷积神经网络（CNN）到复杂的生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）在图像处理中的理论框架，更侧重于其实际的工程化部署与艺术实践指导。 本书目标读者群体为高级计算机科学专业学生、视觉算法工程师、以及对AI艺术感兴趣的数字媒体创作者。内容结构严谨，从数学基础到高级模型构建，力求提供一个从理论到实践的完整学习路径。 --- 第一部分：视觉计算基础与深度学习基石（约 350 字） 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，为后续复杂的模型构建做好准备。 第一章：图像表示与特征工程的演进 我们首先回顾了传统图像处理方法中，如何通过手工设计的特征（如SIFT、HOG）来描述图像内容。随后，重点引入了深度学习范式下的特征学习机制——卷积神经网络（CNN）。详细解析了卷积层、池化层、激活函数（ReLU, Leaky ReLU, Swish）的数学原理及其在捕获层次化视觉特征方面的优势。探讨了经典网络架构，如AlexNet、VGG、ResNet和Inception的结构差异及其在不同视觉任务中的性能表现。 第二章：反向传播与优化策略 深入讲解了深度网络训练的核心算法——反向传播（Backpropagation）的详细推导过程，侧重于链式法则在多层网络中的应用。随后，系统比较了主流的优化器，包括随机梯度下降（SGD）、Momentum、RMSProp，以及自适应学习率方法Adam和Adagrad。特别强调了学习率调度（Learning Rate Scheduling）在确保模型稳定收敛中的关键作用，并探讨了如何利用梯度裁剪（Gradient Clipping）来应对梯度爆炸问题。 第三章：损失函数的设计哲学 本章聚焦于为特定视觉任务定制损失函数。除了基础的均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）外，重点分析了用于生成任务的感知损失（Perceptual Loss，基于VGG特征），以及用于图像重建和超分辨率任务的结构相似性指标（SSIM）的整合。讨论了如何通过加权组合不同类型的损失函数，以平衡内容保留与风格迁移的质量。 --- 第二部分：生成模型的核心机制与艺术化应用（约 600 字） 本部分是全书的核心，专注于当前驱动AI艺术浪潮的生成模型，特别是GANs和扩散模型。 第四章：生成对抗网络（GANs）的结构与训练 全面解析了GANs的博弈论基础，详细阐述了判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的Minimax博弈过程。对DCGAN（使用CNNs的GAN）进行了深入剖析，并详细介绍了WGAN（Wasserstein GAN）及其改进型WGAN-GP，阐明它们如何解决传统GAN训练中的模式崩溃（Mode Collapse）问题。 第五章：风格迁移的深度算法 本章聚焦于如何利用深度网络实现风格与内容的解耦。详细介绍了Johnson等人提出的基于内容和风格特征图的快速风格迁移方法，以及基于优化（Optimization-based）的经典Gatys方法。重点讨论了如何量化“风格”——即通过Gram矩阵计算不同层级的特征协方差，并将其作为风格损失的度量标准。同时，引入了适用于视频序列的风格一致性保持技术。 第六章：从VQ-VAE到Diffusion Models 系统介绍了非对抗性生成模型的代表：变分自编码器（VAE），解释了其潜在空间（Latent Space）的连续性及其在数据插值中的应用。随后，将重点转移至当前最先进的生成技术——扩散模型（Diffusion Models）。详细解析了前向扩散过程（加噪）的马尔可夫链特性，以及反向去噪过程（去噪）中U-Net架构的设计。探讨了如DDPM、DDIM等关键变体，以及它们在生成高保真、多样性图像方面的卓越性能。 第七章：文本到图像的语义对齐 本章探讨了如何将自然语言描述转化为视觉内容。重点分析了CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型如何通过跨模态对齐来建立文本嵌入与图像特征之间的桥梁。接着，阐述了如何将CLIP的引导机制（Guidance）集成到扩散模型中，以实现对生成结果的精确文本控制，这是当前最具活力的研究方向。 --- 第三部分：实践、评估与前沿挑战（约 550 字） 本部分侧重于工程实现、效果评估标准，以及未来研究的潜在方向。 第八章：模型部署与效率优化 讨论了如何将复杂的深度学习模型部署到实际应用环境中。涵盖了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以降低推理延迟和内存占用。针对实时艺术应用，介绍了使用ONNX和TensorRT等推理引擎进行性能加速的方法。 第九章：视觉生成质量的量化评估 强调了主观评估的局限性，并详细介绍了客观的定量评估指标。全面覆盖了用于图像质量评估的标准，如FID（Fréchet Inception Distance）、IS（Inception Score）和LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）。讲解了如何正确使用这些指标来对比不同生成模型的优劣，以及如何根据应用场景选择最合适的评估体系。 第十章：可控性与未来研究展望 探讨了当前AI艺术创作中的核心挑战：可控性。除了文本引导外，还讨论了基于草图引导（Sketch-to-Image）、基于深度草图（Depth-Map Guided）和基于语义分割图（Segmentation Map Guided）的生成方法。展望了神经辐射场（NeRF）在3D内容生成领域的潜力，以及未来AI模型如何更深入地理解艺术史和文化语境，实现更高层次的“理解式”创作。 --- 附录：环境搭建与代码示例 附录提供了使用PyTorch和TensorFlow框架实现关键模型的详细代码片段，包括如何设置GPU环境、加载预训练权重，以及运行一个基础的风格迁移或文本生成脚本的完整流程。 总字数统计： 本简介内容约为 1500 字。

评分☆☆☆☆☆

从一个注重培养孩子批判性思维的角度来看，这本书的价值在于它对“创造性限制”的巧妙运用。它不是让你随便乱画，而是提供了一个框架——例如，如何用有限的几种颜色搭配出更复杂的视觉效果，或者如何利用面部的自然轮廓来增强角色的立体感。这些“限制”反而激发了孩子去寻找创新的解决方案。我观察到我的孩子在模仿书中的图案时，常常会加入自己的“小改进”，比如多加一笔亮光，或者改变一个眼睛的形状，这些都是主动思考和决策的结果。这种从模仿到再创造的过程，是培养独立思考能力的关键一步。而且，这种亲手将想象中的形象“实体化”的过程，极大地增强了他们的自信心，让他们明白“创意”是可以被具体实现的，而不是空想。对于培养未来具备解决复杂问题能力的人才来说，这种潜移默化的训练非常宝贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们家那个小捣蛋鬼量身定做的！我女儿最近迷上了各种手工制作，尤其是需要发挥想象力的那种。之前买过好几本关于折纸和粘土的书，但她总是抱怨那些步骤太复杂，或者材料准备起来太麻烦。然而，这本《Klutz Face Painting》的体验完全不同。我记得她拿到手那天，眼睛都亮了，里面的材料包设计得非常贴心，几乎包含了所有需要的工具，那种“开箱即用”的感觉让她立刻就能投入进去。更棒的是，书里那些图案设计得非常童趣和富有创意，不是那种死板的教程，而是鼓励你自由发挥。我们一起尝试了几个简单的，效果出奇的好，连我这个成年人都觉得非常有趣。这本书成功地抓住了孩子那种“我能自己完成”的成就感，让他们在玩耍中学会了色彩搭配和细节处理，对于培养孩子的动手能力和艺术细胞，绝对是一次绝佳的引导。它不仅仅是一本指导手册，更像是一个激发灵感的魔法盒子。

评分☆☆☆☆☆

我最近在家里组织了一次主题家庭日活动，为了增加互动性，我挑选了这本《Klutz Face Painting》作为核心活动工具。这本书的实用性简直无与伦比。我们不是那种专业的化妆师家庭，但书中的教程设计得非常“友好”，即便是我们这些零基础的家长也能很快上手。更重要的是，它引发了家庭成员之间高质量的互动。我的大女儿负责设计草图，我来负责基础打底，小儿子则负责添加闪粉和最后的点缀，每个人都能找到自己的参与点。这不再是一个人埋头看书的过程，而是一个协作完成艺术品的过程。活动结束后，大家都成就感爆棚，那种共同创造美好回忆的感觉是任何电子设备都无法替代的。这本书的价值，已经远远超出了“一本指导书”的范畴，它成为了我们家庭创造欢乐时光的催化剂。

评分☆☆☆☆☆

我是在给我的侄子挑选生日礼物时偶然发现这本书的，他今年刚上小学，正处于对一切新奇事物充满好奇的阶段。我通常会避开那些纯粹的电子产品，更倾向于能促进他思维发展的实体书籍。这本书的装帧和设计感非常强，封面就很有吸引力，那种明亮的色彩和有趣的插画立刻就能抓住孩子的注意力。翻开内页，我发现它的结构设计非常巧妙，不是那种枯燥的文字说明，而是用大量的图示和清晰的步骤来引导。我侄子平时写字都比较潦草，但拿起这本书后，他竟然能非常认真地跟着步骤走。最让我惊喜的是，它不仅仅教你如何“画什么”，更重要的是教你如何“思考如何画”。里面关于面部结构和色彩过渡的讲解，虽然是面向孩子的，但逻辑性很强，非常符合STEAM教育的核心理念——强调实践、探索和解决问题的能力。他现在对色彩的观察力都提高了不少，每天都吵着要给我画个“超级英雄”造型。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的手工爱好者和偶尔的派对组织者，我对于各种创意工具书都有一定的涉猎，坦白说，很多这类主题的书籍要么内容深度不够，要么设计得过于幼稚。但《Klutz Face Painting》成功地找到了一个绝佳的平衡点。它的专业度体现在对工具使用的细致讲解上，比如不同刷子的用法、如何调配出恰到好处的肤色颜料，这些细节处理得非常到位。但同时，它的主题又紧扣孩子们的喜好——从可爱的动物到炫酷的科幻角色，选择非常丰富。我特别欣赏它在“安全与清洁”部分所花费的篇幅，对于家长来说，这一点至关重要。书中明确指出了哪些材料是安全的，以及如何快速、温和地卸除彩绘，这体现了出版方高度的责任心。这本书的价值在于，它提供了一个高质量、高安全性的平台，让孩子能够在成人安全监督下，大胆地进行艺术创作和角色扮演。