2004年12月10日 · We propose here an advanced facet-controlled epitaxial lateral overgrowth (FACELO) technique for obtaining a GaN layer with a low threading dislocation (TD) density. In the selective-area-growth (SAG) GaN with (11–22) facets, TDs from the underlying GaN are bent horizontally, i.e., toward the <11–20> or <1–100> direction.

2019年5月9日 · We propose here an advanced facet-controlled epitaxial lateral overgrowth (FACELO) technique for obtaining a GaN layer with a low threading dislocation (TD) density. In the selective-area-growth (SAG) GaN with (11–22) facets, TDs from the underlying GaN are bent horizontally, i.e., toward the h11–20i or h1–100i direction.

cGAN它是把样本标签和噪声z一起喂入生成器，生成器生成假图片，然后真假图片一起再喂入判别器。 它和普通GAN的唯一区别就是不再是仅仅输入随机数z，而是把标签信息也变形成和z一样的结构，和z一起输入生成器，其他部分都一样一样的。 一是效果要好。 因为增加标签信息总好过仅仅输入随机数z强吧，所以效果要好。 二是可以指定生成的图像。 比如标签0代表猫，标签1代表狗，标签3代表牛，那我想生成狗图像，那我就输入1加一个随机数，就生产了狗的图片，这样我 …

DCGAN 是一个生成器基于卷积神经网络 (CNN) 的 GAN。 它的特点是对低通道特征逐渐上采样并逐渐减少通道数，直至生成目标大小的三通道图像。 StylGAN 是一个训练较稳定且适合做图像编辑的 GAN。 和传统 GAN 生成器相比，StyleGAN 从一条「旁路」输入被映射网络 (Mapping Network) 预处理过的噪声 z，此处信息注入的方式是风格转换 (Style Transfer) 中的 AdaIN 操作。 由于输入噪声的方式变了，原来的低分辨率特征图输入被换成了一个常量。 相比其他生成模 …

2023年1月9日 · Our results demonstrate the potential of GaN HEMTs on the AlN substrate as next-generation high-power radio frequency devices. This paper reports on an AlGaN/GaN high-electron-mobility transistor (HEMT) on free-standing AlN substrates with a record-high output power density of 24.4 W/mm at the X-band.

2014年7月15日 · Free-standing GaN wafers were fabricated by hydride vapor phase epitaxy (HVPE) using an in-situ self-separation technique. Separation of GaN happened during the high-temperature GaN growth through thermal decomposition of the decomposable buffer layer (DBL).

Document F2023_L24_GAN_III.pdf, Subject Electrical Engineering, from Bangladesh University of Engineering & Technology, Length: 43 pages, Preview: Generative Adversarial Networks Part III: Conditional GANs and StyleGAN EE526 Deep Learning Julie Dickerson HW 5 DCGANs HW 5 …

2025年1月14日 · 本研究介绍了 r3gan，这是一种新的基准 gan，具有更高的稳定性，利用了现代架构，并且不需要现有 gan 模型中常见的临时技巧。 我们方法的核心是一个正则化的相对损失函数，该函数在数学上证明具有局部收敛性，并提高了 GAN 训练的稳定性。

本周五，AI 社区开始讨论一种全新极简主义 GAN（生成对抗网络）。 现代版 GAN 基准论文成为了周五 HuggingFace 热度最高的研究。 该论文也入选了 NeurIPS 2024。 它并不像以往那样走 tricks 路径 —— 通过一场「现代化」改造，GAN 现在可以进行更长时间的训练（与扩散模型的训练步骤数相当），一旦 GAN 训练时间足够长，并且架构足够强大，它们就可以胜过扩散模型，并成为更好、更快、更小的模型。 来自布朗大学、康奈尔大学的研究者们表示，通过引入一个 …

A simple UV photo-enhanced wet etch has been developed for GaN. Unlike photoelectrochemical wet etching, this technique does not require an electrical contact to be made to the sample, and nitrides deposited on insulating substrates (such as sapphire) can be etched.