建立了InGaN / GaN发光二极管（LED）静态和动态行为的速率方程模型，并在SPICE电路仿真器上实现了该模型。 通过将模拟结果与报告的实验数据进行拟合，获得了模型的参数。 通过改变有源区中量子阱的数量，对InGaN LED的瞬态响应进行了比较研究。 仿真表明，光功率的上升时间随阱数的增加而增加，由三个量子阱组成的有源区是最优化的结构。

主要从以下方面介绍GNN及源码 - 如果你的训练数据不充分，没问题。GANs可以根据已知的数据并生成合成图像来扩充您的数据集。 - 可以创建看起来像人脸照片的图像 - 从描述生成图像(从文本到图像合成)。 - 提高视频的分辨率，以捕捉更精细的细节(从低分辨率到高分辨率)。 - 即使在音频领域，GAN也可以用于合成高保真音频或执行语音翻译。 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/121633697?spm=1001.2014.3001.5501

循环GAN-TensorFlow 使用TensorFlow进行CycleGan的实现（正在进行中）。 原始论文： : 测试数据结果 苹果->橙色 输入值 输出量 输入值 输出量 输入值 输出量 橙色->苹果 输入值 输出量 输入值 输出量 输入值 输出量 环境 TensorFlow 1.0.0 的Python 3.6.0 数据准备 首先，下载一个数据集，例如apple2orange $ bash download_dataset.sh apple2orange 将数据集写入tfrecords $ python3 build_data.py 检查$ python3 build_

matlab计算psnr代码GAN_压缩 ICASSP 2020 第 45 届声学、语音和信号处理国际会议的代码。该代码用于音频压缩部分，但可以通过小的修改用于图像压缩。 抽象的 我们提出了一个统一的压缩框架，它使用生成对抗网络 (GAN) 来压缩图像和语音信号。 压缩后的信号由一个潜在向量表示，该向量被输入到一个生成器网络中，该网络被训练产生高质量的信号，最小化目标函数。 为了有效地量化压缩信号，非均匀量化的最佳潜在向量通过迭代反向传播进行识别，每次迭代执行 ADMM 优化。 我们的实验表明，所提出的算法在各种指标（包括比特率、PSNR 和基于神经网络的信号分类精度）中量化的图像和语音压缩都优于先前的信号压缩方法 引文 如果您发现此代码有用，请考虑引用： @inproceedings{liu2020unified, title={Unified Signal Compression Using Generative Adversarial Networks}, author={Liu, Bowen and Cao, Ang and Kim, Hun-Seok},\nbooktitle=

收集的GAN的资料，有代码、有论文、各种各样的，各个地方下载的，应该还挺有用的吧，后续会再上传一些其他的代码，

基于lstm和Gan的以歌词为输入的旋律生成系统内包含预训练模型以及数据集

AI科技大本营公开课《详解GAN在黑白照片上色中的应用》 共32页.pptx

文本框 通过生成的对抗网络从输入的单词生成文本框。 视频：在不同的培训步骤中生成“生成”一词： ： 图1：使用我们的模型生成“具有相同样式的单词”的不同示例 内容 ： 经过训练的模型：经过预先训练的模型（有关该模型的更多详细信息，请参见“部分）。 将该目录放置在目录中。 要使用它，请将EXPERIMENT_NAME = None替换为EXPERIMENT_NAME = "trained model" ，并确保文件中的cfg.resume_step = 225000 。 aster_weights ：转换为tf2的 OCR的权重。 将此目录放置在项目的根目录下。 训练模型，运行投影仪和推断测试集是必需的。 perceptual_weights ：感知损失的权重，使用回购从pytorch转换而来。 将此目录放置在目录中。 运行投影仪是必需的。 构建码头工人 docker build

尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但一个核心问题仍然很大程度上未解决：当我们在大的升级因子上超分辨时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要由目标函数的选择驱动。近期工作主要集中在最小化均方重建误差。由此产生的估计具有高峰值信噪比，但它们通常缺乏高频细节，并且在感知上它们不能满足在较高分辨率下预期的保真度的感觉上不满意。在本文中，我们提出了SRGAN，一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN）。据我们所知，它是第一个能够推断4倍放大因子的照片般逼真的自然图像的框架。为实现这一目标，我们提出了一种感知损失函数，它包括对抗性损失和内容丢失。对抗性损失使用鉴别器网络将我们的解决方案推向自然图像流形，该网络经过训练以区分超分辨率图像和原始照片真实图像。另外，我们使用由感知相似性驱动的内容丢失而不是像素空间中的相似性。我们的深度残留网络能够在公共基准测试中从严重下采样的图像中恢复照片般逼真的纹理。广泛的平均意见得分（MOS）测试显示使用SRGAN在感知质量方面获得了巨大的显着提升。使用SRGAN获得的MOS分数比使用任何

本文由机器之心编译 去年 9 月，BigGAN 横空出世，被誉为「史上最强 GAN 生成器」，其逼真程度众多研究者高呼「鹅妹子嘤」！相关论文也被 ICLR 2019 接收为 Oral 论文。 今年 2 月，BigGAN 的一作又发布了更新版论文，提出了新版 BigGAN——BigGAN-deep，其训练速度、FID 和 IS 都优于原版。 BigGAN 及其加强版的问世让我们看到了生成对抗网络在图像生成方面的巨大威力，但 GAN在生成图像方面真的无懈可击吗？它是生成图像的最佳方式吗？ 近日，DeepMind 的研究人员发表论文表示，他们利用 VQ-VAE 生成了可以媲美当前最佳 GAN 模型（