深度学习、GAN、火焰生成、纹理多样性

实现论文 Wang T ,Yang Z ,Li H , et al. Data Augmentation:Recoloring of the Flame Image Based on GAN[C]//东北大学,中国自动化学会信息物理系统控制与决策专业委员会.第35届中国控制与决策会议论文集（8）.[出版者不详],2023:4.DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.030799.

深度学习、GAN、火焰生成

实现论文内容（代码+模型参数） 杨植凯,王腾,卜乐平等.基于生成对抗网络的火焰图像生成研究[J].海军工程大学学报,2022,34(05):7-12.

基于生成对抗网络的火焰图像生成研究

通过信息形式的转换，把抽象的信息转变为更具体的形式，以此在图像生成时获得更好的控制效果。 这是一种很好的思路，可以提供灵感。

LSTM层注释，东西全在帖子里

这个是我自用的caffe latm层注释备份，别下载，注释都在我的帖子里了，那个不要钱。不想用网盘了，试试这个功能。嘿嘿