印刷檔cmyk的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

世界織品印花配色手帖：從布料找靈感，傳統織品到流行品牌的955種配色方案，打造最強設計美感

為了解決印刷檔cmyk的問題，作者Thehalations,橋本實千代（監修） 這樣論述：

★228件世界傳統織品，955種即看即學配色實例。 ★創新配色條，一眼看懂織品色彩比例。 ★圖解配色靈感所需的色彩基礎及配色結構。 ★標記RGB與CMYK數值，印刷或數位檔皆可對應   ◇據說正式的蘇格蘭格紋花色超過7000種。 ◇夏威夷襯衫的起源，竟來自日本。 ◇中東織毯中的羊角圖騰、鉤狀圖騰、狼嘴圖騰，分別代表什麼意思？ ◇東南亞女性傳統服飾「娘惹衫」，是以什麼布料製成的？ ◇流行於日本大正時代到昭和時代的銘仙和服，為何至今仍深受女性喜愛？ ◇韓國未婚女性或兒童在節慶時穿的傳統韓服，其衣袖布料的條紋色彩隱含了什麼心願？   透過學習配色，同時環遊世界， 認識各國織染技法與文化   這

是一本前所未見的新型態配色書，幫助讀者從世界各地的傳統織品中了解色彩圖案和設計。歐洲印花布、亞洲染布、美洲手織布、非洲蠟染、中東織毯⋯⋯收錄世界各地228件傳統織品，從中認識異國色彩美學與配色技巧。 書中介紹世界各地織品歷史演變、織染技法與文化影響，並詳細解說色彩構成、布料樣式特徵、紋樣意涵等，豐富的色彩搭配技巧與文化底蘊，適合創作者、設計師、對傳統文化有興趣的人閱讀。 ◎非洲．中東織品 以非洲大陸為中心，介紹包括土耳其、伊朗等國家在內的非洲及中東地方織品。大地色彩、動物色彩，樹木及植物的自然色系隨處可見。整體來說，這些地方的織品配色特徵是散發強大力量，帶來充滿活力的感受。 ◎歐洲織品

介紹法國、德國、英國、瑞典等地織品。和世界上其他區域不同，歐洲有許多設計師成立織品品牌，設計風格也更成熟洗練。即使是自古以來的傳統花紋，也能創造出不顯過時的新意，展現出眾品味。 ◎東亞織品 介紹日本、中國、台灣、韓國的織品。由於過去日本及韓國受到中國色彩影響，歷史愈悠久的織品，愈常使用紅色等鮮豔醒目的配色。 ◎東南亞織品 介紹印尼及泰國等東南亞國家的織品。有來自少數民族的獨特設計，也有出自設計師之手的洗練設計。多變的風格正是東南亞織品的特色。此外，令人聯想起南國氣候的濃烈配色也很吸引目光。 ◎美洲．拉丁美洲織品 介紹以美洲、南美為中心的織品。一如美洲耀眼的陽光，這裡的織品以活力十足的配色

居多。不少織品色彩濃烈，令人聯想到南美沙漠及叢林，取自自然景觀的大地色系也令人印象深刻。

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基於卷積神經網路與 U 型卷積網路之影像感測器的色彩特性化建模

為了解決印刷檔cmyk的問題，作者王柏東 這樣論述：

本研究以卷積神經網路 (convolutional neural network, CNN) 與 U 型卷積網路 (U-Net convolutional network, U-Net) 演算法為核心技術， 並根據 CIE ( 法語：Commission Internationale de l´Eclairage，國際照明委員會 ) 所推薦基於人眼色彩視覺為基礎的色度測定標準，進行色彩特性化建模 (colorimetric characterization modeling)，以實現彩色影像感測器 (color image sensor) 之高精度色彩特性化。影像感測器之色彩特性化是一項艱鉅

的任務。首先彩色影像感測器所感測的 RGB 訊號不能當作色彩度量 (colorimetry)，因為相同的圖像以不同的影像感測裝置量測所產生的 RGB 訊號差異很大，同樣的 RGB 感測訊號可能代表不同的顏色，因此 RGB 訊號不是 CIE 所規範色彩度量的標準 ( 例如 CIELAB 或 CIE XYZ)。所謂影像感測器之色彩特性化係透過演算法進行 RGB 與 CIELAB/CIE XYZ 的色彩空間轉換。過去的研究主要採用包含對照表內插模式 (LUT-interpolation model)、迴歸模式 (regression model) 與類神經網路模式 (artificial neura

l network model) 等方法，到目前為止，色彩特性化的技術經過評測結果：還無法達到接近分光光譜儀的測色水準，其中主要原因為色彩特性化係一非線性的複雜關係，因此，色彩特性化的演算法還有很大的進步空間。基於 CNN 卷積神經網路為基礎，本研究試圖突破傳統 (3 x N) 多項式迴歸建模的度量精度。對於 CNN 色彩特性化技術的研究，我們透過影像感測器自動擷取 IT8.7/4 色彩導表，將 (3 x 8 x 8 ) 像素 ( 3 為 RGB 三顏色， (8 x 8) 為像素大小 ) 輸入 CNN 卷積神經網路，再映射由分光光譜儀量測所輸出的 CIELAB (3 x 1 x 1) 像素

( 3 為 LAB 三顏色 , (1 x 1) 為像素 ) 數據，經過 5 次迭代的卷積神經網路學習，到第 5 次迭代卷積層已擴增為 8 幅 (3 x 8 x 32) 特徵圖 (feature map)，最後平面化 (flatten) 生成 6,144 筆色彩特徵向量輸入至倒傳遞神經網路(back-propagation neural network, BP NN)。 在色彩特性化平均色差值的評比：CNN 建模的 ΔE*ab 為 0.48 優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸建模的 ΔE*ab 為 3.03。CNN 色彩特性化建模面臨的挑戰：CNN 訓練所需的電腦運算量龐大、訓練時間長、

訓練的色彩數據不足、與可驗證的色彩數據過少等。為了克服上述瓶頸， 本研究藉由 U-Net 突破 CNN 訓練運算時間的問題：U-Net 只花了 1,000 波期 (epoch) 的學習週期而 CNN 需要耗費 100,000 波期的學習週期。透過 U-Net 學習可以解決 IT8.7/4 色彩導表數據不足的問題：U-Net 僅從 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 的六幅影像，再利用資料擴增 (data augmentation) 技術標註 32,027,200 色面：U-Net 驗證 ISO 12640 (CIELAB/SCID) 的兩幅 CIELAB 影像中 9,338,45

6 像素與 1,626,192 顏色；而 CNN 從 IT8.7/4 色彩導表中驗證 39,488 像素與 317 顏色。本研究利用 CNN 與 U-Net 卷積網路所建構之創新色彩特性化方法，相較於傳統 (3 × N) 多項式迴歸建模的性能表現更勝一籌，經由研究結果驗證 CNN 卷積神經網路的平均色差值 ΔE*ab 為 0.48，而 U-Net 的平均色差值 ΔE*ab 為 0.52，二者皆優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸模式的 ΔE*ab 為 3.03。雖然 U-Net 建模的平均色差值的精準度略遜於 CNN 模型，但是 U-Net 建模的運算效率比 CNN 建模快約六倍，實

驗透過配備 Nvidia GPU GTX 1080 Ti 的 PC，驗證一張 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 彩色影像之特性化模型，CNN 模型運算平均需要 5 秒，而 U-Net 模型運算平均需要 0.8 秒。本研究證實藉由 CNN 與 U-Net 所產出的色彩特性化建模演算法技術，可提升影像感測器裝置之色彩特性化更高的精度。

日本暢銷配色法則：入手復古、極簡、可愛、前衛4大風格，找到專屬配色公式

為了解決印刷檔cmyk的問題，作者SendPoints 這樣論述：

SOU．SOU｜三宅一生｜KOKUYO｜東急手創｜文明堂｜Pocchiri｜松榮堂 二村大輔｜水越智三｜瓜生太郎｜Noritake 服部一成｜三重野龍｜Kata Kata｜小倉充子｜橫尾忠則 》》每種成功商品都有專屬的配色公式《《 日系熱議設計大集合，破解日本配色密碼 復古｜極簡｜可愛｜前衛 100＋商品實例 × 4大主流風格 產品定位∣風格選色∣CMYK＋RGB色號∣快速配色索引∣專家建議 運用日式設計提升商品好感度 是質感飆升還是「山寨感」飆升？ 讀懂好感配色趨勢，掌握暢銷配色法則 不是要你抄，是要你超越！ 　　▌日系配色＝質感提升──設計出狀況，調個配色，感覺就對了？ 　　京

都文創品牌SOU˙SOU、國民文具KOKUYO、京都Pocchiri口金包、文明堂蛋糕包裝盒，插畫家二村大輔、水越智三、瓜生太郎、Noritake，配色就是這麼舒服好看，讓人愛不釋手。日系配色有何魅力？日本人對「可愛」的理解如何早已超越這個世界好幾個次元？！除了可愛必修顯學外，復古、極簡、前衛，一樣超乎邏輯，厲害吸睛。 　　在台灣，大家都愛用「日式設計」提升商品質感。然而有時你的設計，版式很日式，字體很道地，但為何還是讓人一眼看破手腳，有種「說不上哪裡怪」的台式日本風？有時所有設計原封不動，調個配色，感覺就對了？最細微的配色調整往往讓人忽略，但卻正是扭轉設計的關鍵所在。 　　奢華感的配色適

合哪種商品，何時該走可愛風；從「復古」配色就能找出「潮流感」配色；大膽運用不飽和色，就能同時兼顧「高級感」與「活潑鮮艷」；「紅與黑」是最被廣泛運用的日本經典配色組合；「透明」也是一種色，可以突顯色彩對比；「自然色」與「低明度」兩大日式配色利器，本書有精準色號配對！ 　　▌4大日本主流配色風格 × 快速配色索引表 　　從日本成功商品取經，快速配色三步驟： 　　1. 想好你的產品定位與色彩風格：復古、極簡、可愛、前衛 　　2. 擬定配色策略：雙色、三色、四色或多色 　　3. 進到本書快速配色索引表，直接輸出給你日本暢銷商品配色色號 　　▌日式配色4大趨勢：復古、極簡、可愛、前衛 　　從日本

當前4大「配色趨勢」入手，系統性地掌握配色法則。想好你的目標受眾，選定你的商品調性，翻開本書就能即刻配色。 　　【復古，有層次】──完全復古 × 融合式復古 × 復古於無形 　　˙完全復古「昭和復古」：從昭和時期經典配色取經，適用於懷舊訴求的產品與店鋪。 　　˙融合式復古「Amekaji」：具有日本特色的美式休閒風，常用於時裝，如機車裝、工裝、軍裝、牛仔裝。 　　˙復古於無形「民族特技」：最國際化、最現代化的日本設計，其潮感爆表的關鍵，往往在於暗藏了復古到不行的配色：白、黑、赤、青，搭配調低明度或增加灰度，適用所有訴諸高級感的商品。 　　【極簡，不冰冷】──越高級越簡約 vs 平民的高級感

　　打造高級感的方法有很多，最簡練直接的方法就是「用色選擇」。 　　˙北歐極簡風使用大面積的黑、白、灰色塊，日式極簡風則以「原木色」為參照點，發展各種自然乾淨的中性色彩。 　　˙從生活必需品米糠油到高檔禮品「越乃寒梅」清酒，從純色、多色、留白到漸變色，極簡配色比你想得「鮮豔豐富」得多！ 　　【可愛，卡哇伊】──該可愛的東西日本從不缺席，不該可愛的東西日本也「從不放過」！ 　　最嚴肅的場合如2020東京奧運，都能見到開幕式「超級變變變」令世界瞠目結舌的可愛風，日本人對「可愛」的理解早已超越這個世界好幾個次元！ 　　˙從杯緣子等小物，到魚乾、和菓子、白米等日常食品，甚至本該「超級無聊」的政府文

宣品、警告標語，都有著日本人忍不住的可愛風。 　　˙「可愛風」正是日本影響範圍最廣、最具代表性的風格，是學習日式配色風格的必修顯學。 　　【前衛，不小眾】──從「正統」日式配色叛逃：高明度、高飽和度的「可怕」配色正在開啟日本配色新主流 　　˙平野甲賀的「甲賀怪怪體」、橫尾忠則的「惡趣味拼貼」、服部一成的《流行通信》，大師們的極端用色，如何既私密個人又能端上檯面？ 　　˙如何同時「既搶眼又親和」，並漸漸流入日本的尋常商品設計，廣受歡迎？艷俗、螢光、粗魯的色塊，超乎常識的配色邏輯有規則。 　　▌成功商品齊聚，歸納暢銷配色公式 　　你的商品要賣給誰？店鋪空間要傳達怎樣格調？所有設計元素中「配色

」或許最抽象、最難捉摸，卻往往有一擊必殺的效果。商品訴求多不勝數，色彩成千上萬，如何為每個商品找到「對的配色」？本書齊集包羅萬象的日本成功商品，歸納暢銷配色公式： 　　》》無所不在的日常設計 　　APP∣網頁∣海報∣活動手冊∣傳單∣店鋪設計∣書封設計∣海報∣產品設計∣包裝∣策展∣動漫∣電玩…… 　　》》千變萬化的產品領域 　　居家∣服飾∣精品∣食品∣活動∣甜點∣餐飲∣酒品∣美髮∣商務∣百貨……  

台灣大地原色-在地天然繪具製作的藝術實踐與創意應用

為了解決印刷檔cmyk的問題，作者洪晧倫 這樣論述：

本研究「台灣大地原色」(Taiwan Primary Colors Program) 創作研究計畫自2013年起開始，透過手工方式以台灣在地天然媒材如泥石礦物與動、植物等，輔以傳統繪畫材料學技藝，製作台灣在地顏料及繪具，創作藝術作品，舉辦個展、聯展及特展展演，開設講座、工作坊教學課程，偕同學生開發相關創意應用(品)。走進社會引導大眾透過「在地天然媒材」進行學習與創造，用藝術的方法來推廣師法自然的理念，響應生態保育與環境永續，建構「師法自然的藝術生活價值鏈模式」，接近人類本初與天地共生的生活型態。開發階段(顏料繪具層面) 以75個在地天然媒材建構了150個色票樣本，光譜分析紀錄成Lab﹑RGB

﹑CMYK檔案。開發了松煙燻墨、炭筆、枯枝筆、竹纖筆、手工樹皮紙、植物膠脂各數種不等，相當廣泛與精彩。實踐階段(藝術創作層面) 以台灣在地天然素材製作的顏料、畫紙、繪具，共創作了7大系列的藝術作品，總計118件以上的藝術作品。推廣階段(課程/展演/創意應用層面)上，課程反思古人的經驗、透徹在地媒材，以藝術觀點深耕生態環境教育，廣受各界邀約講授與報導。以師法自然為本的在地天然材料藝術創作，具有專屬台灣的在地情感連結，開創「媒材導向」的繪畫藝術創作型態。創意應用獲得各界採訪、邀課、邀約展覽。而文創品開發，除購買踴躍，廣受關注、獎項、媒體報導與課程邀約。模式建構階段(價值鏈層面) 用藝術與設計的角度

來倡議兼顧生態環境永續的美學，需勇於突破傳統、做實驗，共構「自然、環保、惜物」的綠色美學與價值理念。建構以「在地自然媒材導向的藝術文化創作價值鏈」，立足於札實基礎研究與樣本資料庫之上，由個人、團隊、社區、社會，循序推廣普及。帶領大家一起倡議大道無私的實踐共好，共構「師法自然的藝術生活價值觀」的研究結果。