标题中的“AFUDOS3.05.04”指的是华硕主板的BIOS更新工具，这是一款专门用于华硕主板BIOS刷新的程序。它允许用户在DOS环境下执行BIOS升级或降级操作，甚至可以进行一些高级的自定义修改，如“魔改”。这里的“/GAN”参数是一个特定的选项，它可能意味着“Generic Application Note”，用于指示AFUDOS以一种通用模式执行，可能涉及到绕过某些安全检查以实现更灵活的BIOS调整。 描述中提到的“DOS环境下运行AFUDOS bios.bin /gan命令”是执行BIOS刷新过程的关键步骤。用户需要先将“AFUDOS.EXE”这个工具和待更新的“bios.bin”文件放在一个DOS启动盘中，然后在计算机启动到DOS状态下运行这个命令。这样做的好处是可以避免操作系统和其他软件对刷新过程的干扰，确保更新的顺利进行。 “DOS启动盘制作工具”通常是一个程序，如“DOS.exe”，它可以帮助用户创建一个包含基本DOS系统文件和AFUDOS工具的可引导软盘或USB驱动器。这样用户就可以通过这个启动盘启动电脑，进入DOS环境来执行BIOS刷新。 “AMI_Aptio_AFU_User_Guide_NDA.pdf”可能是一个非公开的用户指南，由AMI公司提供，详细解释了如何使用AFUDOS工具，特别是针对使用AMI Aptio BIOS的华硕主板。由于带有NDA（Non-Disclosure Agreement，保密协议）标签，这份文档可能包含了一些敏感信息，例如详细的刷机步骤、故障排除技巧或特殊功能的使用方法。 “AFUDOS.txt”和“readme.txt”通常包含了工具的使用说明和注意事项。前者可能是AFUDOS工具的详细使用指南，包括命令行选项、步骤和警告信息；后者则可能是通用的使用说明，包括软件的版本信息、版权信息以及安装或运行前的提示。 这个压缩包提供的是一套完整的华硕主板BIOS刷新方案，包括了所有必要的工具、文档和指导。用户在进行操作时应谨慎行事，因为错误的BIOS刷新可能导致主板无法正常工作，甚至永久损坏。在开始之前，务必详细阅读所有相关文档，并遵循所有步骤。如果不确定或遇到问题，最好寻求专业人员的帮助。

21.GAN老照片上色动起来

GAN局部语义编辑的方法及应用 GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，近年来在图像合成领域取得了非常大的进步。然而，对GAN输出的控制能力仍然有限。为解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的方法，可以对目标输出图像进行局部的、语义感知的编辑。这是通过从源图像（也是GAN输出）中借用元素，通过对样式向量的新颖操作实现的。 我们的方法基于StyleGAN模型，它可以生成高质量的图像。我们观察到，StyleGAN在训练过程中学习了语义对象的紧凑表示，因此可以将参考图像的特定对象部分的外观转移到目标图像上。我们的方法不需要外部模型的监督，也不涉及复杂的空间变形操作。 我们的贡献包括： * 我们揭示了StyleGAN生成器中隐藏激活的结构，表明学习到的表示在合成图像中与语义对象大体上是解缠结的。 * 我们利用这种结构开发了一种新颖的图像编辑器，可以将语义部分从参考图像转移到目标合成图像。 我们的方法有很多应用，例如法医艺术，可以将人脸由各种来源合成；室内设计，可以可视化各种设计元素的组合。通过将我们的方法与将自然图像嵌入到StyleGAN的潜在空间中的最新工作相结合，可以设想将其扩展到对真实图像的语义编辑。 在我们的方法中，我们使用StyleGAN模型来生成图像，然后将参考图像的特定对象部分的外观转移到目标图像上。我们通过对样式向量的新颖操作实现了这个过程。 我们的方法的优点包括： * 简单而有效：我们的方法不需要外部模型的监督，也不涉及复杂的空间变形操作。 * 局部语义编辑：我们的方法可以对目标输出图像进行局部的、语义感知的编辑。 * 广泛的应用：我们的方法可以应用于法医艺术、室内设计等领域。 我们的方法的局限性包括： * 依赖于StyleGAN模型：我们的方法基于StyleGAN模型，如果StyleGAN模型不能生成高质量的图像，那么我们的方法也不会很好地工作。 * 只能编辑局部对象：我们的方法只能编辑局部对象，不能编辑整个图像。 我们认为我们的方法可以广泛应用于图像编辑领域，并且可以与其他方法结合使用以实现更多的图像编辑功能。 在未来的工作中，我们计划将我们的方法扩展到对真实图像的语义编辑，并且与其他方法结合使用以实现更多的图像编辑功能。 我们的方法是一种简单而有效的方法，可以对目标输出图像进行局部的、语义感知的编辑。我们的方法基于StyleGAN模型，可以广泛应用于法医艺术、室内设计等领域，并且可以与其他方法结合使用以实现更多的图像编辑功能。

CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。

生成对抗网络GAN.pptx

音乐GAN 塞缪尔·贝里恩（Samuel Berrien）

甘 1- 生成对抗网络（GAN）的对抗过程。 生成器模型判别模型生成器模型。 MNIST数据集模型化模型。 参考

*Model Kit supports ADS2019, ADS2020, and ADS2021, ADS2022 包含： -CGHV40100F -CGHV40180FP -CGHV40200PP -CGHV40320D -CGHV50200F -CGHV59070F -CGHV59350F -CGHV96050F -CGHV96100F -CGH09120F -CGH21240F -CGH25120F -CGH27015F -CGH27030F -CGH27030S -CGH27060F -CGH31240F -CGH35015F -CGH35030F -CGH35060F -CGH35240F -CGH40006S -CGH40006P -CGH40010F -CGH40025F -CGH40035F -CGH40045F -CGH40090PP -CGH40120FP -CGH40180PP -CGH55015F -CGH55030F -CGH60008D -CGH60015D -CGH60030D -CGH60060D -CGH60120D -CG2H80015D 等等

该文件是训练CR-GAN项目所需的预训练模型，该模型如果不下载则不能跑项目！

InterFaceGAN-解释用于语义人脸编辑的GAN的潜在空间 图：使用InterFaceGAN获得的高质量面部属性编辑结果。 在此存储库中，我们提出了一种称为InterFaceGAN的语义面部编辑方法。 具体来说，InterFaceGAN能够通过解释第一个潜在空间并找到隐藏的语义子空间，将无条件训练的人脸合成模型转变为可控制的GAN。 [ ] [ ] [] [] [ ] 如何使用 拾取一个模型，拾取一个边界，拾取一个潜在代码，然后编辑！ # Before running the following code, please first download # the pre-trained ProgressiveGAN model on CelebA-HQ dataset, # and then place it under the folder ".models/pretra