Reference: https://www.bilibili.com/read/cv18294653/

Step 1 下载模拟器#

用回mumu家的，能刷zygisk就懒得用其他模拟器了，甚至挂机脚本都不用改了（懒）。在Mumu官方的下载页面中找到Android 9的版本（在左边一栏 安卓X（win版）更新日志 里面），目前用的是9.2.3版本。

一路下载安装就完事了。

之前试过Android 12+Magisk Delta 5.2，在模拟器勾选root权限之后再打开Magisk app就卡死了，原因不明，也不打算深究。

Step 2 安装Magisk#

用的是MagiskOnEmu的方案，虽然现在不维护了但还是能用的，下最新的release v17.7(10049)，在模拟器上安装。

安装完后打开桌面的Magisk Terminal Emulator，启用模拟器root权限，输入“m”启用脚本，再输入“Y”请求root权限（如果没有root权限可以输入“n”继续）。

选择1. Install/Update Magisk

online因为国内环境是用不了的，选择offline就可以了，选“a”就能安装自带的24.1版本的Magisk。愿意折腾的可以选择“x”，在Magisk release里下载其他版本（比如我在用的24.3），下好后用adb push到模拟器中，最后在这里输入apk的文件路径即可。

注：mumu连接adb：adb connect localhost:7555

安装完之后，关闭模拟器root，关闭模拟器root，关闭模拟器root（划重点，重复说三次），重启，打开magisk app就ok了（如果没显示的话可以手动在Magisk release里下载安装）。

默认情况下Zygisk是不开启的，需要打开Magisk在右上角的齿轮里开启Zygisk (Beta)，然后重启模拟器。

（如果重启之后还没有Zygisk，多重启几次，还是不行只能换模拟器了）

Step 3 刷入magisk模块#

刷入的操作基本跟在手机上是一样的，先用adb push把模块扔模拟器上，然后在Magisk app下面条条里选“模块”再点“从本地安装”就可以了。跟手机有点不一样的地方就只有：需要先刷入X86PluginLoader，再刷入zygisk_Plugin_xxx。

点安装之后如果没有找到文件的话，可以在左边的折叠栏里打开文件浏览器选。

刷入模块，重启模拟器就算安装完成了。

Step 4 安装游戏#

需要用adb强制安装arm架构的apk：adb install -r --abi arm64-v8a xxx.apk。

Step 5 Enjoy everything#

在模拟器上给bgo装了个自定义帧数和资源替换，可以说跟手机上的效果完全一致。

没想到学校的网络中心居然不是干吃饭的，偶尔还会干点像用nmap啥的查开放端口和进行弱密码攻击测试的事的。上月底好像说要求托管的服务器要升级到最新的OpenSSH以及OpenSSL修复一些CVE漏洞（依稀记得是scp的提权漏洞啥的？）。不过2202年了谁还用scp呢，主流应该还是sftp和rsync吧。

既然被叫到了，那开搞就是了。

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久仰这篇论文大名，终于找到一个空闲时间好好看了一遍。论文名是Towards the Automatic Anime Characters Creation with Generative Adversarial Networks，复旦大佬发表在Comiket 92（2017年夏）的一篇论文。 简直就是CM中独树一帜的清流。 可惜这几年一直受疫情影响，没有机会亲身体验一次CM，也不知道以后还有没有机会。

其实嘛，也并不算复杂，走的是传统GAN那一套流程。Generator Network的输入分为两部分，一部分是128维的random input，另一部分是34维的标签，用于控制生成图像的人物形象（比如白毛、红瞳啥的）；用的pixel shuffler升分辨率，也算是GAN的传统艺能了；输出是128×128的图片。Discriminator Network主要有两个任务，一个是判别图片的真假（是否由generator生成），另一个任务是判别人物形象，最终的loss由这两个loss加权而成。

参考的一个tensorflow的实现代码，随便Google出来的： https://github.com/ctwxdd/Tensorflow-ACGAN-Anime-Generation

代码其实也不难理解，不过跟论文还是有点区别的：noise input是100维度，generator输出的图片是96×96大小，发色分为12类，眼睛颜色11类，加起来少于原来的34类。数据预处理用到了数据集增广，包括水平增广、顺时针/逆时针旋转5°（因为旋转会带来黑边，因此对旋转后的图片先缩放为110×110再裁剪回96×96）。

即使如此，跑起来还是挺费资源的。内存直接32G起步，显存8.6G。用2080 Ti单卡跑的训练，速度还过得去，一天216k step，所以跑满1m step大概5天就好了，外加一顿外卖的电费。

跑到一半，老黄突然升级驱动导致服务器的nvidia-smi失效了，虽然不影响当前的训练，但是新开的进程都没办法跑gpu了，于是乎只能掐掉重启一遍服务器了。最后大概跑了722k个step，整个训练流程每200个step采样一次generator生成的图片，合并之后，得到一个将近2分钟的延时，还可以看着乐一乐。前半部分看着还好，后半部分已经有严重的mode collapse了，也是传统GAN的老毛病了。

这么一想，好久（大概有两年前了吧）之前就跑过老黄开源的StyleGAN，随机生成512×512的动漫头像，效果比这强太多了：

控制人物形象最大的问题还是数据集，尤其是与人物形象有关的label……上面这个的训练集是pixiv日榜的图片（用自己另外训练的Faster RCNN识别网络anime-face-detector进行头像识别与裁剪的），P站虽然也提供tag，但是tag的类型相对比较少，最常见的tag类型有：人物的角色名称、出处，与角色的形象特征（还是比如白毛、红瞳啥的）直接相关的tag一般是不会加上去的，所以也当不了label用。这么一想，怕不是得爬danbooru才行，这个tag相对比较全。

1. 首先需要关闭apache2的directory listing功能，一般写在配置文件/etc/apache2/apache2.conf中：

   1 2 3 4 5

   <Directory /var/www/> Options Indexes FollowSymLinks AllowOverride None Require all granted </Directory>

   去掉Indexes，改为：

   1 2 3 4 5

   <Directory /var/www/> Options FollowSymLinks AllowOverride None Require all granted </Directory>

2. 开启WebDAV相关的模块：sudo a2enmod dav dav_fs auth_digest
3. 指定一个WebDAV目录，如/var/www/webdav，我喜欢直接访问html root，所以用的是一个symbol link：ln -s /var/www/webdav /var/www/html（这个叫啥来着……WebDAV alongside HTTP service？）
4. 指定一个存放WebDAV权限数据的目录，如/var/www/webdav-config，直接mkdir新建一个就行
5. 将上面两步的目录owner改成www-data:www-data
6. 更改网站的配置文件：/etc/apache2/sites-enabled/default-ssl.conf，添加WebDAV相关的配置：

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

   Alias /webdav /var/www/webdav # 将WebDAV路径映射到/webdav下 DavLockDB /tmp/apache2-davlock # 随便放，用之前那个webdav-config也行 <Directory /var/www/webdav> DirectoryIndex disabled # 强制关闭directory listing（确保在step 1没配置的情况下还能用） DAV On AuthType Digest AuthName "webdav" # 指定的realm AuthUserFile /var/www/webdav-config/passwd Require valid-user </Directory>

7. 创建用户验证文件：touch /var/www/webdav-config/passwd && chown www-data:www-data /var/www/webdav-config/passwd
8. 添加WebDAV用户：htdigest [auth_file] [realm_name] [user_name]，如htdigest /var/www/webdav-config/passwd webdav user将名为user的用户添加到webdav realm中
9. 重启apache2

然后就可以在linux和windows挂载WebDAV分区了，Windows可以通过命令行添加：net use Z: \\[your_host]@SSL\webdav，或者直接在文件浏览器上面的“映射网络驱动器”添加。

这样，HTTP请求到/webdav目录时是需要身份验证的，而默认的HTTP请求（除了/webdav以外的URL）不需要认证直接访问。

7/8更新：多个WebDAV目录的配置

有时候，有些文件只是想单纯用服务器存着，方便跨设备浏览，但不想暴露到无认证的HTTP服务中。

有两种配置方式。一种是直接在apache2配置文件上直接添加第二个Directory，开启DAV（重复上述第6步的步骤）；另外一种是用mount --bind挂载其他文件夹到当前WebDAV文件夹下的子文件夹中，比如cd /var/www/webdav && mkdir html && mount --bind /var/www/html /var/www/webdav/html（更常见的是写到/etc/fstab中进行开机挂载：/var/www/html /var/www/webdav/html none bind），则将HTTP根目录挂载到WebDAV的html子文件夹中，只有该文件夹里面的内容是可以通过非WebDAV协议的一般HTTP请求获得的，其他内容则都需要登录才能访问。

百度一下应该就有了，单纯记录一下。

比如文件夹的右键菜单：

1
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7
8

[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\<名称>]
@="<显示在右键菜单的文字>"
; 显示Icon
"Icon"="C:\\some_file.exe"

[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\<名称>\command]
@="<要运行的程序以及命令行参数>"
; 如："notepad.exe" "%1"

在文件夹里面右键背景的选单：[HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background]