從影片剪輯後製到視訊動畫特效，
快速掌握Premiere與After Effects的軟體操作與應用技巧，
完成數位影音創作，打造更具張力的影片特效！
社群媒體普及，影音成為主流，想成為內容創作者，
影片剪輯後製與視訊動畫特效是不可或缺的技能。
本書完整介紹影視後製的兩大工具：Premiere Pro與After Effects，
規劃成剪輯篇與動畫篇，提供範例練習。
除了利用範例解說軟體功能之外，最大的特色是導入工作流程，
讓創作者快速熟悉軟體的使用技巧，更容易地進入影視後製的世界。
◎以影片編輯後製流程為架構，快速建構軟體操作概念，包含：專案設定、素材匯入、剪輯與轉場、加入特效、聲音調整與影片輸出等。
◎活用超高畫質素材與Proxy工作流程，了解如何處理高畫質與大容量的影片素材。
◎加入白平衡校正與LUTs的套用，說明影片色調修整的專業技術。
◎深入講解新版Premiere Pro的文字與字幕編輯，包括動態標題、自動產生字幕等，能更快建立字幕。
◎掌握去背技巧，讓影片裡單一顏色的背景消除，留下主體。運用遮罩技巧將不想出現的畫面暫時遮蔽。
◎在動畫篇中，除了基礎動畫操作，新增動態圖像技巧的內容， 介紹基本形狀操作方式、動態圖形變化效果、修剪路徑與重複圖形功能。
◎文字Animate功能可創造多樣化文字動畫，同時也介紹黑板手寫字、 路徑文字動畫與遮罩文字動畫，以及文字動畫範本。
◎學會子母圖層與遮罩功能，打好影像合成的應用技能基礎。
◎使用Tracker追蹤影片中物體的動態，達成影片去除手震或3D合成的特效製作。
◎在3D效果應用中，除了利用多個平面創作出3D效果的動畫與動態地圖之外，還增加熱門的照片3D化運用。
具体描述
好的，这里为您提供一份关于其他主题的图书简介，力求详尽且自然： --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 书籍简介 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已成为信息科学领域最引人瞩目的焦点之一。本书旨在全面、深入地探讨当前NLP领域最前沿的技术进展，特别是深度学习方法在解决复杂语言任务中的创新应用与工程实践。我们不局限于基础理论的罗列，而是聚焦于如何将这些尖端模型有效地部署到实际应用场景中，为研究人员、工程师以及渴望在这一领域深耕的专业人士提供一份兼具理论深度与实操价值的指南。 本书共分为六个核心部分，层层递进，构建起一个从基础架构到复杂应用的全景知识体系。 第一部分：基础范式与核心模型重构 本部分首先回顾了NLP领域的经典方法，如统计模型与传统机器学习方法的局限性，为引入深度学习范式奠定基础。随后，我们将重点剖析现代NLP的基石——词嵌入技术（Word Embeddings）的演进。我们不仅详细阐述了Word2Vec、GloVe等经典模型的数学原理和局限，更深入探讨了FastText中对子词信息（Subword Information）的捕获机制，以及如何利用它们解决OOV（Out-of-Vocabulary，词汇表外）问题。 接着，我们将视角转向循环神经网络（RNN）家族的革新。标准RNN在处理长距离依赖性（Long-Term Dependencies）时的梯度消失/爆炸问题是关键挑战。本书对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构进行了细致的剖析，特别是其遗忘门、输入门和输出门的精确控制机制，并提供了在处理序列标注任务（如命名实体识别，NER）时的优化策略。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的统治力 注意力机制（Attention Mechanism）被誉为现代NLP的“心脏”。本部分将详细介绍软注意力（Soft Attention）和硬注意力（Hard Attention）的数学框架及其在机器翻译（Machine Translation, MT）任务中的作用。我们将展示注意力如何允许模型动态地聚焦于输入序列中的关键部分，极大地提升了序列到序列（Seq2Seq）模型的性能。 重中之重在于对Transformer架构的详尽解析。本书不仅展示了Transformer如何完全摒弃循环和卷积结构，仅依赖自注意力（Self-Attention）机制实现高效并行计算，更深入探讨了多头注意力（Multi-Head Attention）的运作机理——即如何在不同的表示子空间中学习信息，捕获多样的语义关系。我们提供了完整的Transformer编码器和解码器堆栈的实现细节，包括残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）对训练稳定性的关键贡献。 第三部分：预训练语言模型的崛起与微调策略 预训练（Pre-training）与微调（Fine-tuning）范式是当前NLP领域最核心的研究范式。本部分聚焦于BERT及其变体的深度解析。我们详细讲解了BERT如何通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）两种无监督任务进行训练，从而获取深层次的双向上下文表示。 此外，本书对比了单向的GPT系列（强调生成能力）和双向的BERT系列（强调理解能力）的内在差异。我们还收录了针对特定需求的改进模型，如RoBERTa（更优的训练策略）、ELECTRA（更高效的训练目标）和XLNet（结合自回归与自编码优势）的结构特点，并为读者提供了在不同下游任务中选择最适配预训练模型的决策树。 第四部分：高级NLP任务的深度应用 本部分将理论模型与具体的应用场景紧密结合。 1. 文本生成与摘要（Text Generation and Summarization）： 探讨如何使用序列到序列模型（Seq2Seq with Attention）和基于GPT的模型进行高质量的开放式文本生成。针对摘要任务，我们区分了抽取式摘要（Extractive）和抽象式摘要（Abstractive）的实现技术，重点分析了评估指标（如ROUGE）的局限性与改进方向。 2. 问答系统（Question Answering, QA）： 详细介绍了两种主流的QA范式：抽取式QA（如SQuAD数据集上的Span Prediction）和生成式QA。我们展示了如何利用Transformer模型进行上下文理解和答案边界的精确定位。 3. 语义相似度与自然语言推理（NLI）： 阐述如何通过句子对的编码和度量学习（Metric Learning）来判断文本间的蕴含、矛盾或中立关系，这对于构建更智能的对话系统至关重要。 第五部分：模型部署、效率优化与前沿挑战 随着模型规模的爆炸性增长，如何高效地在资源受限的环境中部署这些巨型模型成为实际工程中的瓶颈。本部分专注于模型压缩与加速技术。我们深入讲解了知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理，即利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型训练，以及模型量化（Quantization）——将32位浮点运算降低到8位甚至更低，以减少内存占用和推理延迟。 此外，我们还探讨了稀疏化技术（Sparsification），如动态剪枝（Dynamic Pruning）对模型性能的影响。针对实际工程部署，本书提供了使用ONNX、TensorRT等框架进行推理优化的实战案例。 第六部分：伦理、偏见与模型可解释性（XAI） 任何强大的技术都伴随着重大的社会责任。本书的最后一部分聚焦于NLP模型中的公平性与透明度问题。我们将分析预训练数据中隐藏的社会偏见（如性别、种族偏见）如何被模型继承和放大，并探讨量化和减轻这些偏见的具体技术手段（如Debiasing Embeddings）。 同时，模型可解释性（Explainability in AI, XAI）是当前研究的前沿。我们介绍了几种后验解释方法，例如LIME和SHAP值在NLP任务中的应用，帮助工程师理解模型做出特定决策的内在逻辑，这对于提升用户信任度和模型调试至关重要。 --- 读者对象： 具备Python编程基础，熟悉机器学习/深度学习基本概念的计算机科学专业学生、AI算法工程师、数据科学家，以及希望从理论走向实战的NLP研究人员。 本书特色： 理论深度与工程实践并重，注重对最新顶会论文中关键模型的结构剖析，提供了大量代码级的实现思路和性能调优技巧。
著者信息
作者簡介
鄭琨鴻
現任國立中興大學圖書資訊學研究所副教授。擁有多年數位內容製作的經驗，熟悉影視後製、多媒體動畫、網頁設計、及影像處理相關技術。目前主持創新數位內容與學習研究室，聚焦於擴增/虛擬實境設計與應用、數位學習、數位人文、學習行為分析等研究議題。
嚴銘浩(Martin)
現為國立陽明交通大學傳播與科技學系碩士班學生。曾經參與《無懼．無華：郭南宏口述歷史》專書紀錄短片創作、《無求常安：鄧啟福口述歷史》照片拍攝及專書紀錄短片創作、《國立陽明交通大學校銜名牌更換、揭牌紀錄》短片製作等。
鄭琨鴻
現任國立中興大學圖書資訊學研究所副教授。擁有多年數位內容製作的經驗，熟悉影視後製、多媒體動畫、網頁設計、及影像處理相關技術。目前主持創新數位內容與學習研究室，聚焦於擴增/虛擬實境設計與應用、數位學習、數位人文、學習行為分析等研究議題。
嚴銘浩(Martin)
現為國立陽明交通大學傳播與科技學系碩士班學生。曾經參與《無懼．無華：郭南宏口述歷史》專書紀錄短片創作、《無求常安：鄧啟福口述歷史》照片拍攝及專書紀錄短片創作、《國立陽明交通大學校銜名牌更換、揭牌紀錄》短片製作等。
图书目录
Section 1 Premiere Pro剪輯篇
01 Premiere Pro工作流程
1.1 專案開啟與設定
1.2 素材匯入
1.3 新增Sequence
1.4 剪輯方式
1.5 轉場方式
1.6 加入特效
1.7 聲音調整
1.8 影片輸出
02 剪輯技巧運用
2.1 活用超高畫質素材
2.2 影片變速應用
2.3 利用Sequence 分段剪編
2.4 Proxy 工作流程
03 影片色調修整
3.1 如何閱讀Lumetri Scopes
3.2 白平衡校正
3.3 LUTs 的套用
04 動態路徑與字幕
4.1 使用資料庫的動態標題
4.2 工作人員名單
4.3 新增字幕
4.4 自動產生字幕
05 遮罩與去背技巧
5.1 遮罩技巧
5.2 去背技巧
5.3 動態遮罩
Section 2 After Effects動畫篇
06 基礎動畫操作
6.1 新增Composition
6.2 匯入素材
6.3 素材編輯
6.4 設定Keyframe
6.5 輸出影片
07 動態圖像技巧
7.1 基本形狀操作方式
7.2 動態圖形動畫（一）：圓形變化效果
7.3 基本路徑操作方式
7.4 動態圖形動畫（二）：煙火效果
08 文字動畫
8.1 Animate
8.2 黑板手寫字
8.3 路徑文字動畫與遮罩文字動畫
8.4 文字動畫範本
09 子母圖層與遮罩
9.1 子母圖層
9.2 幾何遮罩工具–數位相框（一）
9.3 Pen Tool 遮罩工具與自然現象模擬動畫（加水珠效果）
10 追蹤器Tracker
10.1 Stabilize Motion-影片去手震
10.2 Track Motion–動態字（停頓在空間的字串）
10.3 Track Motion–數位相框（二）
11 基礎3D Layer
11.1 認識3D Layer
11.2 設定3D Layer
11.3 架設攝影機（Camera）
11.4 架設燈光（Light）
11.5 算圖輸出（Render）
12 After Effects的3D效果應用
12.1 動態地圖
12.2 3D蝴蝶隧道
12.3 3D化照片
01 Premiere Pro工作流程
1.1 專案開啟與設定
1.2 素材匯入
1.3 新增Sequence
1.4 剪輯方式
1.5 轉場方式
1.6 加入特效
1.7 聲音調整
1.8 影片輸出
02 剪輯技巧運用
2.1 活用超高畫質素材
2.2 影片變速應用
2.3 利用Sequence 分段剪編
2.4 Proxy 工作流程
03 影片色調修整
3.1 如何閱讀Lumetri Scopes
3.2 白平衡校正
3.3 LUTs 的套用
04 動態路徑與字幕
4.1 使用資料庫的動態標題
4.2 工作人員名單
4.3 新增字幕
4.4 自動產生字幕
05 遮罩與去背技巧
5.1 遮罩技巧
5.2 去背技巧
5.3 動態遮罩
Section 2 After Effects動畫篇
06 基礎動畫操作
6.1 新增Composition
6.2 匯入素材
6.3 素材編輯
6.4 設定Keyframe
6.5 輸出影片
07 動態圖像技巧
7.1 基本形狀操作方式
7.2 動態圖形動畫（一）：圓形變化效果
7.3 基本路徑操作方式
7.4 動態圖形動畫（二）：煙火效果
08 文字動畫
8.1 Animate
8.2 黑板手寫字
8.3 路徑文字動畫與遮罩文字動畫
8.4 文字動畫範本
09 子母圖層與遮罩
9.1 子母圖層
9.2 幾何遮罩工具–數位相框（一）
9.3 Pen Tool 遮罩工具與自然現象模擬動畫（加水珠效果）
10 追蹤器Tracker
10.1 Stabilize Motion-影片去手震
10.2 Track Motion–動態字（停頓在空間的字串）
10.3 Track Motion–數位相框（二）
11 基礎3D Layer
11.1 認識3D Layer
11.2 設定3D Layer
11.3 架設攝影機（Camera）
11.4 架設燈光（Light）
11.5 算圖輸出（Render）
12 After Effects的3D效果應用
12.1 動態地圖
12.2 3D蝴蝶隧道
12.3 3D化照片
图书序言
- ISBN：9789865029852
- EISBN：9786263240926
- 規格：普通級 / 初版
- 出版地：台灣
- 檔案格式：EPUB固定版型
- 建議閱讀裝置：平板
- TTS語音朗讀功能：無
- 檔案大小：63.0MB
- 本書分類：電腦資訊> 影音多媒體> AfterEffects/Premiere
图书试读
用户评价
评分
我是一位影視科的學生，平時的作業常常需要自己獨立完成從拍攝到後製的全部流程。在學期中換了好幾次教材，發現很多書本的內容都太偏向理論，或是只針對特定版本的軟體進行介紹，更新速度跟不上業界標準。這本《影視後製全攻略》的優勢就在於它明確標示了適用於 CC 版本，這對於我們這種緊跟時代的學習者來說非常重要。它不僅僅教你「怎麼按」按鈕，更進一步探討了「為什麼要這樣做」的背後邏輯，例如在色彩校正章節中，它詳細說明了不同色彩空間的概念，這對日後要進行專業的調光調色打下了很好的基礎。而且，書中的案例設計得非常貼近實際商業需求，不是那種空泛的教學範例，而是像廣告片、紀錄片剪輯片段的實戰演練。這種實務導向的內容，讓我在面對期末作品時，多了許多信心和靈感，覺得自己不只是在操作軟體，而是在進行真正的「影視創作」。
评分身為一個想利用業餘時間摸索影片製作的上班族，我的時間非常零碎，常常只能利用通勤或晚上的一點點空檔來看書。過去的教學材料常常因為篇幅過長，或者內容過於瑣碎，讓我難以在短時間內抓住重點。這本《影視後製全攻略》在內容的「精煉度」上做得非常出色。它的排版清晰，重點資訊會用醒目的方式標註出來，讓我這種需要快速掃描重點的人能迅速吸收。尤其是我最在意的影音同步與音訊處理部分，書中用表格和流程圖的方式呈現了各種音軌的混合技巧和降噪方法，比起看冗長的文字說明有效率多了。當我遇到特定問題想查找解決方案時，書中的目錄和索引設計得很人性化，能夠快速定位到我需要的那個特定功能或故障排除步驟。這對於時間寶貴的成年學習者來說，是極大的加分項，讓學習過程中的挫折感大大降低。
评分說實話，我對這種標榜「全攻略」的書籍通常會抱持著一點懷疑的態度，畢竟要在一本書裡把 Premiere Pro 和 After Effects 兩個功能強大且複雜的軟體都講透徹，實在不容易。然而，這本《影視後製全攻略》的編排方式相當巧妙，它很清楚地區分了兩個軟體各自的專業領域，然後再教你如何讓它們產生協同作用。例如，在介紹完 Premiere Pro 的基礎剪輯流程後，它會很自然地引導到需要特效或更精細動畫時，該如何無縫轉移到 After Effects 中處理，最後再將成果帶回剪輯軟體進行整合。這種工作流程的講解，對於理解整個後製產業鏈是非常關鍵的。我特別欣賞它在講解 After Effects 複雜的時間軸和圖層管理時，用了許多生活化的比喻，讓原本抽象的關鍵幀、遮罩概念變得容易理解。對於需要經常在兩個軟體間切換工作的我來說，這本書提供的「橋樑」方法論，大大提升了我的工作效率，這絕對不是市面上一般只講解單一軟體操作的說明書可以比擬的。
评分這本書真是讓入門者一個大大的福音啊！我之前在網路上找了好多教學影片和零散的文章，學起來總是零零碎碎的，東拼西湊的，常常搞不清楚前後順序，更別說要怎麼把不同的軟體串起來做一個完整的專案了。這本《影視後製全攻略》的排版和內容組織真的讓人眼睛為之一亮，它就像是有一位經驗豐富的老師，一步一步帶你從最基礎的介面認識，到各種剪輯技巧的實戰應用，甚至連進階的動態圖形設計都有涵蓋到。特別是對於像我這種想從基礎紮實練起的人來說，這種系統性的教學結構簡直是救星。它不會只停留在理論層面，而是非常注重實作，每一個章節後面都有明確的練習步驟和範例可以跟著做。我記得光是學習如何有效地管理素材庫，就讓我省下了好幾個小時的摸索時間，這本書在這方面的著墨非常深入，讓我知道原來整理素材也是一門學問。對於想要踏入影視剪輯領域，卻又怕被一堆專業術語嚇跑的新手，這本書絕對是值得投資的一本好夥伴。
评分這套書真正讓我感到驚喜的地方，是它對「創作思維」的引導，而不僅僅是工具的操作手冊。許多技術書籍只會告訴你，點擊A按鈕會產生B效果，但這本《影視後製全攻略》卻花了不少篇幅去討論如何運用這些效果來強化敘事。例如，在講解轉場（Transition）的章節，它不會只羅列所有轉場類型，而是會分析在不同情緒場景下，哪一種轉場方式更能烘托氣氛，達到導演想要的情感傳遞效果。這種從「藝術性」出發的教學角度，讓我從一個單純的「軟體操作員」轉變為一個開始思考「視覺語言」的創作者。我開始意識到，後製不只是修補拍攝時的瑕疵，更是賦予影片靈魂的關鍵步驟。對於那些渴望從「會剪輯」晉升到「會說故事」的進階愛好者來說，這本書提供的深度思考層面，遠遠超出了我對一本技術指南的期待值，非常值得推薦給追求更高層次影視表達的朋友們。
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