在lion+vmware fution4 安装 windows8

博客分享了 Windows 8 安装成功的案例,并给出相关微博链接。主要围绕 Windows 8 安装展开,为有安装需求者提供参考。
转windows8安装
这个人装成功了,推一下

http://weibo.com/appinncom
U型结构: IGT采用了一个三尺度的U型架构。输入: 提亮后的图像 I l u I_{lu}I lu​ (在代码中,这是传递给 Denoiser 的 input_img)。下采样分支 (编码器):初始的 conv3x3 (在 Denoiser 中是 self.embedding)。一系列的 IGAB 模块和带步长的卷积 (nn.Conv2d stride=2,在 encoder_layers 中实际名称类似于 FeaDownSample) 用于下采样特征。论文中提到的是 conv4x4 带步长,代码中使用的是 nn.Conv2d(dim_level, dim_level * 2, 4, 2, 1, bias=False),这是一个步长为2的4x4卷积。与此同时,illu_fea (光照特征) 也通过 IlluFeaDownsample (另一个步长为2的4x4卷积) 进行并行的下采样,以保持其空间维度与主特征 fea 对齐。瓶颈 (Bottleneck): 在最低分辨率下的 IGAB 模块 (self.bottleneck in Denoiser)。上采样分支 (解码器):与编码器对称。使用步长为2的 deconv2x2 进行上采样 (在代码中是 nn.ConvTranspose2d,kernel_size=2, stride=2,名称类似于 FeaUpSample)。跳跃连接 (Skip connections): 将上采样后的特征与编码器对应尺度的特征进行拼接 (torch.cat([fea, fea_encoder[...]], dim=1)),然后通过一个 1 × 1 1 \times 11×1 的融合卷积 (Fution)。输出: 一个残差图像 I r e I_{re}I re​ 。最终增强图像: I e n = I l u + I r e I_{en} = I_{lu} + I_{re}I en​ =I lu​ +I re​ 。在 Denoiser 的 forward 方法最后一行是 out = self.mapping(fea) + x。这里,x 是输入到 Denoiser 的图像 (I l u I_{lu}I lu​ ),而 self.mapping(fea) 是学习到的残差 I r e I_{re}I re​ 。因此,out 就是 I e n I_{en}I en​ 。
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