CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now论文中的权重

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码 博客文章中包含了每行代码的详解，自行查看即可

HP-GAN：通过 GAN 进行概率 3D 人体运动预测 此 repo 实现了 HP-GAN 论文 ( ) 背后代码的更新版本。 依赖关系 TensorFlow 1.8 h5py 枕头 麻木的 电影 数据集 我们使用来自 NTU-RGBD 和 Human 3.6m 数据集的 3D 骨架数据来训练 HP-GAN： NTU-RGBD： //rose1.ntu.edu.sg/datasets/actionrecognition.asp 人类 3.6m： : 对于 Human 3.6m，我们使用了 h5 格式和来自解析代码 准备数据 读取器获取一个 CSV 文件，其中包含骨架文件的实际路径、活动 ID 和主题 ID。 要生成这些CSV文件，请对ntu数据集调用以下命令： python split_ntu_data.py -i /nturgb+d_skeletons

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga

PASTA-GAN_fullbody_model pretrained model (512x320) network-snapshot-005010.pkl

实现使用GAN进行纹理合成的代码

本文首先从器件有源区耗尽过程分析表明AlGaN/GaN HEMTs器件具有与传统Si功率器件不同的耗尽过程，针对AlGaN/GaN HEMTs器件特殊的耐压机理，提出了一种降低表面电场，提高击穿电压的新型RESURF AlGaN/GaN HEMTs结构。新结构通过在极化的AlGaN层中引入分区负电荷，辅助耗尽二维电子气，有效降低了引起器件击穿的栅极边缘高电场，并首次在漏极附近引入正电荷使漏端高电场峰降低。利用仿真软件ISE分析验证了AlGaN/GaN HEMTs器件具有的“虚栅”效应，通过电场和击穿特性分析获得，新结构使器件击穿电压从传统结构的257V提高到550 V。

在动态图像文件行为的分布式图像可视化中，使用GAN模拟恶意软件作者以提供主动保护 引用为： VS Bhaskara, and D. Bhattacharyya. arXiv preprint arXiv:1807.07525 [stat.ML] (2018) 。 引用代码 训练的WGAN-GP模型基于上发布的代码。 我们将带有improved_wgan_training/gan_64x64.py脚本与GoodGenerator和GoodDiscriminator函数定义的网络体系结构GoodDiscriminator使用。 每个通道使用的64位dHash基于上的实现。 在color_dHash192.py脚本中显示了通过在彩色图像的通道上串联dHash来哈希的扩展。 数据集 dataset_filedetails.csv ：列出文件SHA256哈希值和所使用的12,006个不同可执行文

关于AlGaN GaN HEMT器件的silvaco仿真代码

MSG-GAN: 多尺度梯度GAN（体系结构受ProGAN启发，但不使用逐层增长）