近年來，人工智能（AI）與前端開發的結合越來越緊密。從圖像識別到自然語言處理，從前端性能優化到交互式應用，開發者可以通過各種前端AI庫快速實現智能化功能。

1. TensorFlow.js - 瀏覽器中的機器學習

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TensorFlow.js 是谷歌推出的 JavaScript 機器學習庫，支持在瀏覽器或 Node.js 中訓練和部署機器學習模型。支持加載預訓練模型（如MobileNet、PoseNet）和自定義模型訓練。

應用場景

• 圖像分類
• 姿態檢測
• 實時預測

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注意事項

• 模型加載時間與體積需要優化
• 瀏覽器兼容性：支持最新Chrome/Firefox/Edge

2. ONNX.js - 跨框架模型部署

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由微軟開發，支持在瀏覽器中運行 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架導出的模型

應用場景

• 跨框架模型部署
• 人臉特征點檢測

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優勢

• 一次導出，多平臺運行
• 支持WebGL加速

3. Face-api.js - 人臉識別利器

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基于 TensorFlow.js 的人臉檢測庫，支持 68 個面部特征點檢測、年齡性別識別、表情識別等功能。

代碼示例：實時人臉檢測

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功能亮點

• 支持實時視頻流處理
• 檢測精度可調節（速度/精度平衡）

4. Transformers.js - 瀏覽器中的NLP

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Hugging Face 官方推出的 JavaScript 庫，可在瀏覽器中運行 BERT、GPT 等 Transformer 模型。

代碼示例：文本情感分析

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特點

• 支持量化模型減小體積
• 內置20+預訓練模型

5. MediaPipe - 多媒體AI解決方案

谷歌推出的跨平臺多媒體機器學習解決方案，提供現成的手部追蹤、姿勢檢測等功能。

代碼示例：手勢識別

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優勢

• 60FPS實時性能
• 提供3D空間坐標

開發建議

• 模型優化：使用量化（Quantization）技術減小模型體積
• 漸進增強：先加載核心功能，再異步加載AI模型
• Web Worker：將計算密集型任務放入Worker線程
• Fallback機制：當瀏覽器不支持WebGL時提供備用方案