在WINDOWS环境下运行AFUWINX64 bios.bin /gan命令强制刷华硕主板BIOS，可用于BIOS降级、魔改等

生成对抗网络实现手写数字生成

StyleGAN —官方TensorFlow实施的编码器 的StyleGAN2 这是我的StyleGAN编码器； 有很多类似的东西，但这是我的。 感谢@Puzer作为原始人，其中包括叉子；感谢@SimJeg作为构成此处所用ResNet模型基础的初始代码；感谢@Pender他的叉子！ 从左到右：原始图像，在生成的StyleGAN面Kong上经过训练的ResNet的预测图像以及最终的编码图像。 我添加了什么： ResNet编码器-使用train_resnet.py自己训练或！ 将模型放在data / finetuned_resnet.h5中 可以直接替换以使用带有train_effnet.

用于交互式图像合成和编辑的Anycost GAN | 纸 用于交互式图像合成和编辑的Anycost GAN ，，弗里德甘茨，， 在CVPR 2021中 Anycost GAN（灵活）可在各种细粒度的计算预算下生成一致的输出。 Anycost GAN（统一）支持4种分辨率和4种通道比率。 我们可以使用anycost生成器进行交互式图像编辑。 完整的生成器需要约3秒钟才能渲染图像，这对于编辑而言太慢了。 使用anycost生成器时，我们可以以5倍的速度提供视觉上相似的预览。 调整后，我们点击“完成”按钮，以提供高质量的编辑输出。 查看完整的演示。 方法 通过使用不同的通道和分辨率配置，Anycost生成器可以以各种计算成本运行。 与完整的生成器相比，子生成器实现了较高的输出一致性，从而提供了快速预览。 （1）基于采样的多分辨率训练； （2）自适应通道训练； （3）生成器条件的鉴别器，

本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。 表格数据生成是一个不断发展的研究领域。 CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。 为什么要生成表格数据？ 我们都知道如何使用生成对抗网络 (GAN) 生成图像数据。 我们现实中最常用的数据类型是表格数据。 表格数据是结构化的，在训练机器学习模型时通常更容易处理。 然而，虽然文本数据的生成方式和图形数据差不多，但是在生成表格数据时，要制作一个性能良好的模型，实际上会使事情复杂化很多。 本文的目标是了解 CTGAN 的工作原理。 为此，我将首先对 GAN 和表格数据进行简要说明。 然后我将介绍原始 CTGAN 论文中描述的架构。 最后，我将通过一个使用 Python 的示例实现。 回顾 GAN GAN 属于深度学习生成器的分支。 这是一个监督学习问题，我们有一组真实数据，我们希望通过使用生成器来扩充这个数据集。 GAN 学习生成样本与学习样本的分布有着根本的不同 GAN 由两个神经网络：生成器和鉴别器组成。 生成器

这是FID预训练好的模型，针对coco的文本生成图像定量指标训练好的模型 复现步骤请看：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/124751665 CUB-Bird的FID预训练好的模型，请看：https://download.csdn.net/download/air__Heaven/85362542

gan pytorch算法代码

自己写的BEGAN（Boundary Equilibrium GenerativeAdversarial Networks）的pyTorch实现. 有错误可以联系我改正。

1.GAN背景 2.GAN原理 3.最原始GAN 4.GAN变体 5.整整63页的ppt，下载就是赚到 到2014为止，最广泛使用和最成功的机器学习形式是监督学习。通过给定包含{输入X，输出Y}的训练数据集，监督学习算法学习从输入到输出的映射关系，以分类问题举例，监督学习算法得到的模型能够较好的识别特定的类别(一张照片属于狗或猫的情况)。 然而现有的监督学习通常需要数百万个训练数据来达到超过人类表现的效果，这对训练数据集的获取带来了极大的挑战。

TensorFlow-Conditional-GAN （Conditional-GAN）条件生成对抗网络 可以使用Vanilla GAN模型创建所需目标图像的模型 有条件的GAN论文： : 有条件的GAN.py * loss function는 https://github.com/SeonbeomKim/TensorFlow-vanilla-GAN 의 v2와 동일 * dataset : MNIST 有条件的GAN MNIST结果（经过290个训练周期）