好的 謝謝解答 我再來研究看看！

 哈囉 Alex！正確的虛擬數據必須具備空間場特徵。GAN-VS™ (可參考User Guide P.3) 的生成器並非隨機產數，而是透過我們訓練模型學習了真實在生產中觀察到的空間分佈規律。

例如，邊緣處的離子注入不均勻會導致特徵參數呈環狀偏移。GAN 模型捕捉這些「特徵（Features）」，讓生成的 20 組虛擬樣本（如 User Guide P.13-14 所示）在統計分佈上與真實 Wafer有高仿真度。

這是在市場上稀缺的data資料，使設計團隊在沒拿到實體片子前，就能研究測試與分析演算法對變異的容忍度。

若還有什麼問題歡迎再上來交流，謝謝~