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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

Wav2lip预训练模型，包含人脸检测模型、wav2lip生成模型、wav2lip_gan生成模型、wav2lip判别模型等，使用此模型通过音频驱动视频，生成最终的嘴型与语音的匹配

Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an image for automatic poetry creation.

1 GaN 功率管的发展微波功率器件近年来已经从硅双极型晶体管、场效应管以及在移动通信领域被广泛应用的LDMOS 管向以碳化硅 （ SiC ）、氮镓 （ GaN ） 为代表的宽禁带功率管过渡。SiC、GaN 材料，由于具有宽带隙、高饱和漂移速度、高临界击穿电场等突出优点，与刚石等半导体材料一起，被誉为是继第一代 Ge、Si 半导体材料、第二代 GaAs、InP 化合物半导体材料之后的第三代半导体材料。 在光电子、高温大功率器件和高频微波器件应用方面有着广阔的前景。SiC 功率器件在 C 波段以上受频率的限制，也使其使用受到一定的限制；GaN 功率管因其大功率容量等特点，成为发较快的宽禁带器件。GaN 功率管因其高击穿电压、高线性性能、高效率等优势，已经在无线通信基站、广播电视、电台、干扰机、大功率雷达、电子对抗、卫星通信等领域有着广泛的应用和良好的使用前景。GaN 大功率的输出都是采用增加管芯总栅宽的方法来提高器件的功率输出，这样使得管芯输入、输出阻抗变得很低，引入线及管壳寄生参数对性能的影响很大，一致直接采用管壳外的匹配方法无法得到大的功率输出甚至无法工作。解决方法就是在管壳内引

有限厚垒应变纤锌矿AlGaN/GaN异质结中的电子迁移率及其压力效应，武维，班士良，基于力平衡方程，考虑界面和半空间模光学声子对电子的散射，讨论室温及高于室温下，有限厚垒应变纤锌矿氮化物AlGaN/GaN异质结中的电

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台湾大学李宏毅教授深度学习GAN课程PPT，视频在b站上有。