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照片拍糊、年代久遠畫質差?AI 圖片修復功能拯救你的相簿!

泛科學院_96
・2024/01/25 ・644字 ・閱讀時間約 1 分鐘

歡迎回到泛科學院,今天想要來與大家分享 Codeformer 這套基於 AI 的圖片修復工具還有 Midjourney 圖片生成圖片的提示技巧。

故事的開始是同事上週丟了這張愛因斯坦的圖片,說需要製作 Youtube 影片插圖,但圖片過於模糊,試了網路上找到的各種照片修復 APP 或網站,有的做完效果跟沒做基本上相同,有的被上了浮水印,需要付費才可下載,有的是縮圖看起來可以,放大之後細節不如預期,同事傷透腦筋,跑來問我有沒有好用的 AI 工具可以解決這個問題。

我想了一想,決定往兩個方向來嘗試,一是找個好用的 AI 工具來提高圖片的清晰度與還原細節,第二個思路是使用 Midjourney 的圖片生成圖片功能,製作更多相同風格的愛因斯坦圖片來讓同事挑選,事不宜遲,就讓我們開始吧。

看完今天的影片,你覺得 Codeformer 可以用在什麼地方呢?

  1. 翻拍爸媽的結婚照進行修復
  2. 把網路上低解析度的謎因圖變成高畫質版
  3. 優化黑猩猩族譜的自拍照

請把你的答案在留言與我分享吧!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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從「衛生紙」開始的環保行動:一起愛地球,從i開始
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/03 ・1604字 ・閱讀時間約 3 分鐘

你是否也曾在抽衛生紙的瞬間,心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂?當最後一張衛生紙用完,內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己,事實上,使用木製品和紙張也能很永續!只要我們選對來源、支持永續木材,你的每一個購物決策,都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」:碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳,它們從空氣中吸收二氧化碳,並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐,切成木材或搗成紙漿,用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後,無論是被燃燒還是自然分解,都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中,這些釋出的二氧化碳,來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳,因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹,碳循環就能不斷延續,二氧化碳在不同型態間流轉,而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性,讓木材成為相對環保的資源。

但,為了木製品而砍伐森林,真的沒問題嗎?當然會有問題!

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圖說:從吸碳到固碳的循環

砍對樹,很重要

實際上,有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而,熱帶雨林是無數動植物的棲息地,它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐,不僅生態系統遭到破壞,還有一個嚴重的問題–黃碳,也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳,會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地,將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題,還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響,經營得當的人工永續林,能將對環境的影響降到最低,是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成,因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下,我們才能不必冒著破壞原始林的風險,繼續享用木製品。

圖說:人工永續林的經營者需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。

如何確保你手中的紙張來自永續林?

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品,而不敢下手,只要認明FSC(森林管理委員會)認證與PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品,流程都能被追蹤,為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

圖說:只要認明FSC(森林管理委員會)認證與PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。

家樂福「從 i 開始」:環境友善購物新選擇

不僅是紙張,家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證,幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌,這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

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「從 i 開始」涵蓋十大環保行動,從營養飲食、無添加物、有機產品,到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育,讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉,還是日常生活用品,都能透過簡單的選擇,為地球盡一份力。

圖說:選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌
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AI 破解生命密碼!AlphaFold 3 揭開蛋白質折疊的終極謎團
PanSci_96
・2024/10/07 ・1619字 ・閱讀時間約 3 分鐘

AlphaFold的誕生:人工智慧的奇蹟

2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold,這是一款基於深度學習的 AI 模型,專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞,意為折疊,指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性,這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功,雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準,但其潛力讓科學家們充滿期待。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

為什麼蛋白質結構預測如此重要?

蛋白質是生命的基石,它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而,僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構,然而這種方法雖然精確,但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止,人類已知的蛋白質數據庫中,全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構,這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知,這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸,特別是在藥物開發和疾病治療上,因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

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AlphaFold 2:技術飛躍

2020 年,AlphaFold 2 橫空出世,改進了多項技術,預測準確度大幅,幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界,許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新:

  • 注意力機制:模仿人類的思維模式,從大局出發,關注蛋白質結構中的每一個細節,進而提高預測的準確性。
  • 多序列比對功能:通過搜尋類似的胺基酸序列,推斷新的蛋白質結構。
  • 端到端預測模式:利用深度學習神經網路,不斷反饋預測結果,持續優化模型。
AlphaFold 2 預測準確度大幅提升。 圖/envato

AlphaFold 3:下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功,DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月,AlphaFold 3 正式推出,這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光,它強化了注意力機制,並引入了擴散模型,這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術,它能夠生成大量的可能蛋白質結構,並快速篩選出最可能的解答。與此同時,AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能,這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測,提升了結果的可信度。

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AlphaFold 的實際應用:醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生,不僅是一個技術突破,還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去,癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理,然而現在,通過 AlphaFold 的預測,科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質,設計出更有效的藥物。

除此之外,AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子(如DNA、RNA)的交互作用,這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展,但其仍然面臨一些挑戰。首先,目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源,這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此,一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼,以便進行更深入的研究和應用。

不過,隨著 AlphaFold 3的逐步推廣,生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來,這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用,並為醫學領域帶來更大的突破。

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PanSci_96
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美國將玉米乙醇列入 SAF 前瞻政策,它真的能拯救燃料業的高碳排處境嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/09/06 ・2633字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 美國穀物協會 委託,泛科學企劃執行。

你加過「酒精汽油」嗎?

2007 年,從台北的八座加油站開始,民眾可以在特定加油站選加「E3 酒精汽油」。

所謂的 E3,指的是汽油中有百分之 3 改為酒精。如果你在其他國家的加油站看到 E10、E27、E100 等等的標示,則代表不同濃度,最高到百分之百的酒精。例如美國、英國、印度、菲律賓等國家已經開放到 E10,巴西則有 E27 和百分之百酒精的 E100 選項可以選擇。

圖片來源:Hanskeuken / Wikipedia

為什麼要加酒精呢?

單論玉米乙醇來說,碳排放趨近於零。為什麼呢?因為從玉米吸收二氧化碳與水進行光合作、生長、成熟,接著被採收,發酵成為玉米乙醇,最後燃燒成二氧化碳與水蒸氣回到大氣中。這一整趟碳循環與水循環,淨排放都是 0,是個零碳的好燃料來源。

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圖片來源:shutterstock

當然,我們無法忽略的是燃料運輸、儲藏、以及製造生產設備時產生的碳足跡。即使如此,美國農業部經過評估分析,2017 發表的報告指出,玉米乙醇生命週期的碳排放量比汽油少了 43%。

「玉米乙醇」納入 SAF(永續航空燃料)前瞻性指引的選項之一

航空業占了全球碳排的 2.5%,而根據國際民用航空組織(ICAO)的預測,這個數字還會成長,2050 年全球航空碳排放量將會來到 2015 年的兩倍。這也使得以生質原料為首的「永續航空燃料」SAF,開始成為航空業減碳的關鍵,及投資者關注的新興科技。

只要燃料的生產符合永續,都可被歸類為 SAF。目前美國材料和試驗協會規範的 SAF 包含以合成方式製造的合成石蠟煤油 FT-SPK、透過發酵與合成製造的異鏈烷烴 SIP。以及近年討論度很高,以食用油為原料進行氫化的 HEFA,以及酒精航空燃料 ATJ(alcohol-to-jet)。

圖片來源:shutterstock

每種燃料的原料都不相同,因此需要的技術突破也不同。例如 HEFA 是將食用油重新再造成可用的航空燃料,因此製造商會從百萬間餐廳蒐集廢棄食用油,再進行「氫化」。

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就引擎來說,我們當然也希望用到穩定的油。因此需要氫化來將植物油轉化為如同動物油般的飽和脂肪酸。氫化會打斷雙鍵,以氫原子佔據這些鍵結,讓氫在脂肪酸上「飽和」。此時因為穩定性提高,不易氧化,適合保存並減少對引擎的負擔。

至於酒精加工為酒精航空燃料 ATJ 的流程。乙醇會先進行脫水為乙烯,接著聚合成約 6~16 碳原子長度的長鏈烯烴。最後一樣進行氫化打斷雙鍵,成為長鏈烷烴,性質幾乎與傳統航空燃料一模一樣。

ATJ 和 HEFA 雖然都會經過氫化,但 ATJ 的反應中所需要的氫氣大約只有一半。另外,HEFA 取用的油品來源來自餐廳,雖然是幫助廢油循環使用的好方法,但供應多少比較不穩定。相對的,因為 ATJ 來源是玉米等穀物,通常農地會種植專門的玉米品種進行生質乙醇的生產,因此來源相對穩定。

但不論是哪一種 SAF,都有積極發展的價值。而航空業也不斷有新消息,例如阿聯酋航空在 2023 年也成功讓波音 777 以 100% 的 SAF 燃料完成飛行,締下創舉。

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圖片來源:shutterstock

汽車業也需要作出重要改變

根據長年推動低碳交通的國際組織 SLoCaT 分析,在所有交通工具的碳排放中,航空業佔了其中的 12%,而公路交通則占了 77%。沒錯,航空業雖然佔了全球碳排的 2.5%,但真正最大宗的碳排來源,還是我們的汽車載具。

但是這個新燃料會不會傷害我們的引擎呢?有人擔心,酒精可能會吸收空氣中的水氣,對機械設備造成影響?

其實也不用那麼擔心,畢竟酒精汽油已經不只是使用一、二十年的東西了。美國聯邦政府早在 1978 就透過免除 E10 的汽油燃料稅,來推廣添加百分之 10 酒精的低碳汽油。也就是說,酒精汽油的上路試驗已經快要 50 年。

有那麼多的研究數據在路上跑,當然不能錯過這個機會。美國國家可再生能源實驗室也持續進行調查,結果發現,由於 E10 汽油摻雜的比例非常低,和傳統汽油的化學性質差異非常小,這 50 年來的車輛,只要符合國際標準製造,都與 E10 汽油完全相容。

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解惑:這些生質酒精的來源原料是否符合永續的精神嗎?

在環保議題裡,這種原本以為是一片好心,最後卻是環境災難的案例還不少。玉米乙醇也一樣有相關規範,例如歐盟在再生能源指令 RED II 明確說明,生質乙醇等生物燃料確實有持續性,但必須符合「永續」的標準,並且因為使用的原料是穀物,因此需要確保不會影響糧食供應。

好消息是,隨著目標變明確,專門生產生質酒精的玉米需求增加,這也帶動品種的改良。在美國,玉米產量連年提高,種植總面積卻緩步下降,避開了與糧爭地的問題。

另外,單位面積產量增加,也進一步降低收穫與運輸的複雜度,總碳排量也觀察到下降的趨勢,讓低碳汽油真正名實相符。

隨著航空業對永續航空燃料的需求抬頭,低碳汽油等生質燃料或許值得我們再次審視。看看除了鋰電池車、氫能車以外,生質燃料車,是否也是個值得加碼投資的方向?

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參考資料

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