netXeyes

一年多没有更新了，服务器迁移到四海皆欢喜的地方。

最近分别让他们学了不少课程， 让他们根据学习的情况自动产生了不存在的照片。

分辨率提升了一倍，以下是成绩单

1.喵星人

2.黑白装13肖像照片

3.国家公园

4.水彩风景

你们觉得成绩如何？ Please comment.

这些都是我训练的AI随机产生的作品。

实际上这些景色并不存在。

72小时训练的过程，可以产生以假乱真的照片，随后放出。

从上至下: 原图，黑白去色，AI自动渲染。

画面本身并没有黑条，是AI仔细研读了《中华人民共和国刑法》第三百六十三、三百六十四和三百六十六条之后加上的。

你们期待的结果来了，尝试给维密的小妹妹们宽衣，结果如下：

CycleGAN (轮干,第四声)的模型对Dual的，也就是说还可以穿衣服，穿衣的结果就不放出来了，因为几乎就没能穿上。

这次训练用的是2080Ti， 看来是CycleGAN模型的Linear Regression不好，下次换个模型试试。

利用Generative Adversary Network(简称GAN, 中文 ”干“, 第四声)网络对老照片进行水彩风格渲染：

淘宝重金4元购买20年代黑白照片和水彩素材各约400张，1080Ti对抗训练200次；

部分尚可的结果：

骑兵下马的模型正在训练中，敬请期待。。。。。

在境外的服务器的Haproxy连接不上了，都没来得及撸完就急忙登录上去，仔仔细细地检查了配置文件，没有发现什么问题，实在没办法换了一个端口后奇迹就出现了，一切恢复正常。

处理完后仔细想找到问题的根源，什么TCP阻塞之类都想到了，在查看内核参数后排除。

只剩下一个可能， GFW

用TCPDump查看，样本如下，正好记录一下。

TCP的连接应该是三次握手，按照Flag的顺序来说，应该是

Flags  [S] – Flags[S.] – Flag[.]， 这样才能建立起TCP连接。

从图中可以看出，少了最后一次的响应，也就是Flag[.]，所以连接不成功。

All Credit to Greate Fire Wall.

Vive GFW.

能得到GFW的关照，也是一种荣幸。不过还好封的只是IP，不是域名。

So,  I take a leap of NGINX  into new IP.

Vive netXeyes!