工作內容
工作環境
實驗室位於1507A，老師的meeting是規劃在禮拜三下午三點到六點，這三個小時是實驗室各組向老師報告這一週的進度，老師會針對每組的研究主題給出不同的建議，如果有問題大家也都可以提出來一同討論，我們研究室有很多專攻不同資訊領域的碩博士的學長學姊，所以在meeting時，可以聽到很多不同領域人士的意見和幫助，就算真的遇到困難，邱老師也會找懂相關領域的學長姐解答我們的問題，在做研究的過程可以獲得很多的幫助，大家也會不厭其煩的解惑。
團隊成員
1091635 江佳恩：
在校內實習專題中，我扮演了多種角色，在專題方面，我的工作包括了影像辨識、資料庫管理以及影片剪輯，此外，我擔任了TBSA行銷競賽的組長，這項角色讓我在領導和團隊協作方面成長了許多，我負責協調團隊的工作，將專題的內容包裝成一個具體的行銷企劃。這些經驗讓我在資訊管理領域有了更豐富的實踐機會，並培養了領導和團隊合作的能力。
1091640 黃淳庭：
在這過去的一年學習中，我擔任了「小組成員」的角色。在我們的專題期間，我的主要責任包括擷取YOLOv7的訓練資料以及訓練YOLOv7模型，同時我也參與了後端程式的開發，例如擷取保養品資料並輸入到GPT-3.5 Turbo模型中，以及修改影片生成程式。並每週與老師以及組員進行會議，通過與老師和組員的深入討論，我學會了如何解決各種問題，並不斷改進我們的專題工作。
1091701 趙家緯：
在這將近一年的時間裡，我以組員的身分參與專題進度的內容，在專題期間最一開始的分工上我主要負責Jetson TX2機台的環境設定及操作，以及程式開發後的測試及機台上所需的環境 ; 後期我的工作轉為進行網頁的外觀排版及動畫設計，使整體更加的美觀及具有互動性的動畫可以協助使用者更順利的體驗整個作品的內容，透過HTML、CSS、JavaScript等工具進行作業。透過團隊與教授的溝通交流，將外觀及設計變成更加貼近大眾的樣式及外觀。
1091728 蔡芊葳：
在專題製作中，我扮演多種角色，參與InnoServe競賽擔任組長負責規劃程式開發與文件撰寫的進度。程式開發上，我的任務包含：比較Grounding Dino與Yolov7兩種影像辨識方法、透過Flask將ChatGPT、D-ID以及Azure Speech Service結合，生成虛擬網紅、整合所有功能的程式碼等。通過每週與教授開會，聚焦每個功能的開發，讓我不斷改進、解決問題並控制專題製作的開發進度。
工作詳述
平時會在邱老師的課上學習一些平時不會接觸到的技術，例如：GPT模型訓練、YOLOv7影像辨識、Linebot製作等等，除了這些學習外，我們的專題研究主題為利用YOLOv7和OpenCV影像辨識，加上生成式人工智慧GPT-3.5 Turbo與D-ID以及Azure Speech Service語音辨識，來完成個人化廣告文案和影片的生成以及與虛擬櫃姐的互動。
實習期間完成進度
影像辨識分析技術了解使用者需求
本團隊使用OpenCV與YOLOv7兩種影像辨識技術，分析使用者的年齡、性別和臉上的皺紋與黑斑等特徵，致力了解使用者的需求導向，以提供個人化的臉部美容方案。
生成式人工智慧自動生成個人化廣告文案
本團隊利用ChatGPT技術，根據影像辨識分析結果與美容產品資料集內容，自動生成與使用者需求相符的個人化廣告文案，以引起共鳴、增強與使用者間的連結，進而提高使用者對產品的認知與理解。
自動生成個人化廣告影片
本團隊運用Text-to-Video技術，根據個人化廣告文案自動生成個人化廣告影片，呈現更具吸引力的產品介紹。透過影片展示，使用者能夠更深入了解產品的特點和優勢，進一步提升購買意願。
虛擬櫃姐互動
為了提升使用者的參與感和娛樂價值，本團隊透過Azure Speech Service辨識使用者的話語，接著讓ChatGPT生成相應的回覆內容，使虛擬櫃姐能夠動態回應使用者的提問。這不僅提高了使用者的參與度，還讓我們的系統更深刻地了解使用者的個人美容需求，以提供更加貼心的個人化服務。