剌繡這個領域是人類千年智慧的結晶，更是千年來人類第一次想到用刺繡技法餵食AI。
230個由橫線、直線、斜線和半圓形組成的Canvas刺繡資料庫是由手工繪圖、手工完成圖、解剖電腦繪圖三部分組成，可以有幾個潛在的科技應用：
1. 生成式AI圖像處理 : 這些由簡單線條和形狀組成的圖案非常適合用來訓練生成式AI模型，特別是在圖像生成和識別方面。生成式AI可以學習從這些基本幾何形狀中生成新的圖案，並且進行創意設計，然後用來生成新的設計圖，如應用在數位藝術、刺繡設計、紡織品圖案生成、圖形範本或藝術作品等。例如：
• 自動設計工具：AI可以利用這些基本形狀來進行設計創作，生成新的刺繡圖案、標誌設計，甚至應用於工業設計中的數位製造過程。
• 圖像風格遷移：這些圖形可以用於AI圖像風格轉移中，將這些形狀和圖案風格應用到其他類型的圖像，例如從真實照片生成刺繡風格的圖片。
•符號學習：AI可以學習這些基礎圖形，並用於像素級別的圖像辨識或新創作。
• 深度學習網絡的圖像生成：這些刺繡和繪圖可以成為訓練資料，用於設計生成工具。
2. 其他科技用途
•CAD/CAM系統設計:這些圖案可以用來在**電腦輔助設計與製造（CAD/CAM）**系統中進行產品設計和製造，尤其是在刺繡、紡織、或結構工程等領域，這些圖案可用來模擬刺繡的設計或織物結構。
• 紡織品設計與製造：這些刺繡圖案可以應用在紡織工業，特別是數位刺繡機、數位印花機等自動化設備中，作為設計輸入，直接進行製造。
• 數位製造與3D打印建模：這些資料可以應用於數位製造技術，例如數位刺繡、激光切割、或3D打印等。將這些簡單的幾何形狀作為設計圖案可以應用於數位紡織品製造和雕刻中。
• 教學應用：在工程和設計學科中，這些基本的圖形資料可以用來進行圖形學、幾何學或製圖課程的教學和練習。
•圖像識別及標註工具:如果這些資料具有良好的標註，可以用於訓練圖像識別系統，特別是在幾何圖形識別、繪圖自動化等應用中。
