Фото генераторы: купить по цене от 21 990 рублей, отзывы, фото, выбор по параметрам и каталог моделей – интернет-магазин ВсеИнструменты.ру

Какие бывают электрогенераторы

Для бытового применения используется бензиновый генератор переменного тока. Он выдает достаточную мощность, чтобы обеспечить электроэнергией весь дом. Для этого вполне достаточно 5-10 киловатт мощности. Такие генераторы обойдутся в умеренную сумму.

Но не надо забывать, что бензин весьма дорогое топливо, а эксплуатировать бензиновый генератор длительное время не рекомендуется. Да этого и не нужно. Как правило, электричество отключают не более, чем на несколько дней и бензиновый двигатель с такой задачей справится.

Для более длительной эксплуатации используют генераторы с дизельным двигателем. Такой электрогенератор потребляют более дешевое топливо и может работать долгое время в случае необходимости.

Однако подобные установки чаще всего используются в промышленных целях, так как они могут вырабатывать повышенные объемы элетроэнергии.

Если дом большой и потребности выше, то лучше обеспечить себя генератором на 20-50 киловатт. Это, конечно же, с запасом.

Бытовые генераторы переменного тока

Бытовые бензиновые электрогенераторы различаются по типу вырабатываемой электроэнергии. Они бывают трехфазные и однофазные. В наших домашних розетках однофазное напряжением 220 вольт.

Трехфазное напряжение в бытовых целях используется крайне редко и только в тех случаях, когда это необходимо. А на вопрос какой генератор лучше, ответ достаточно простой. Тот, который надежней.

Как выбрать генератор

Основные параметры мы уже рассмотрели, теперь углубимся в детали. Не стоит покупать генератор изучив только фото бензиновых генераторов на сайте продавца. Здесь не будет лишним поход в магазин. Необходимо обсудить с консультантом все особенности энергоснабжения Вашего дома и остановиться на самом оптимальном варианте.

Хороший продавец продемонстрирует устройство в действии, и Вы в результате приобретете то, что прослужит долгие годы.

Ценовой диапазон этих агрегатов весьма разнообразен. Не нужно излишне экономить и покупать некачественный товар. Электрический генератор приобретается на долгие годы.

На что нужно обратить внимание

Если Вы еще не определились с моделью, почитайте инструкции для бензиновых генераторов. Это будет полезно. У генераторов есть различные условия эксплуатации и обслуживания, с которыми нужно ознакомиться заранее.

Не стоит углубляться в конструктивные различия двух и четырехтактных бензиновых двигателей. Но важно знать, что в двухтактных топливо необходимо разбавлять маслом, что повлечет в дальнейшем дополнительные расходы.

Да и занятие это не самое увлекательное разбавлять бензин. Также лучше заранее узнать насколько шумно работает выбранная вами модель. И сделать это лучше до покупки.

Как пользоваться генератором

Чтобы генератор начал работать, его необходимо завести. Это можно сделать при помощи ручного стартера. Нужно сильно дернуть за веревочку. Если с двигателем какие-то проблемы или некачественное топливо, то подергать придется несколько раз. Эта процедура тоже не из разряда увлекательных.

Поэтому лучше купить генератор с электрическим стартером. Как только мотор заведется сразу можно подключать нагрузку. Есть варианты автоматического или полуавтоматического включения генератора. Лучше всего приобрести бензиновый генератор с автоматическим запуском.

Когда в Вашем доме отключится электричество генератор запустится сам и выключится самостоятельно при возобновлении подачи электроэнергии.

Полуавтоматический вариант предусматривает запуск генератора и необходимые переключения при Вашем непосредственном участии.

Меры предосторожности

Если Вы хотите использовать электрогенератор в той же электрической схеме, что и основное энергоснабжение, не рекомендуется производить подключение самостоятельно. Лучше обратиться к специалисту. Особенно если Вы ничего не слышали о том, что такое «ноль» и как определить «фазу» в электрической цепи.

Ошибка в подключении может привести не только к поломке самого генератора, но и повреждению схемы электропитания в Вашем доме. Работы связанные с высоковольтным электричеством, всегда должен производить специалист. Не делайте этого самостоятельно.

Фото бензинового генератора

Также рекомендуем посетить:

Crazy book. Photo edition. Сумасшедшая книга-генератор идей для креативных фото (обложка с коллажем)

О чем эта книга:

Сумасшедшая арт-книга для креативных и дерзких! Множество уникальных заданий на развитие творчества от издателей мега бестселлера «Уничтожь меня»!

Рисуйте, собирайте, приклеивайте, делайте крутые селфи и делитесь своими фотографиями в соц. сетях с тегами #crazybook и #mixfacecrazybook.

Для творчества нет никаких преград! Убедитесь в этом с Crazy Book.

Книга выходит в двух авторских оформлениях. Выберите на свой вкус!

Об авторе

Ким — автор веселых арт-книг. Прежде чем стать художником и арт-терапевтом, Ким вывела правило: НЕЛЬЗЯ ДЕРЖАТЬ СВОИХ ДЕМОНОВ В СЕБЕ, но и не стоит демонстрировать их окружающим. Можно, вымещая негатив, как японцы кричать в колодцы, можно, как американцы подбадривать себя физической активностью, а можно ЧУДАЧИТЬ!

Ким предлагает Crazy book – терапевтический КУЛЬТ СЕБЯ! Эти книги построены по принципу «Важно все, что связано со мной!» и позволяют увидеть большое в малом и наслаждаться каждым прожитым днем. C-book подскажет вам уйму простых способов порадовать себя и сохранить счастливые мгновения.

В книге вы найдете:

Кармашки, потайные списки, арт-задания, остроумные головоломки, смешные штуковины и творческие идеи…

Любите и радуйте себя! Выпускайте своих карманных призраков и гномов, поселяйте их на страницах сумашедших книг для хранения хорошего настроения.

Для кого эта книга:

— для тех, в ком кипит творческая энергия

— для злостных перидромофилов (тех, кто бережно хранит воспоминания о походах, поездках и посещениях)

— длялюбителей селфи

— для тех, кто умеет видеть прекрасное там, где его нелегко разглядеть

— для тех, кому срочно нужно ПОВЕСЕЛИТЬСЯ!

Фишки книги:

Уникальные интерактивные задания

Идеи для селфи

Творческий вызов!

Crazy book — помогает убедиться в том, что счастье живет в мелочах!

Отель Generator Amsterdam Амстердам Нидерланды: отзывы, описание, фото, бронирование

Достоинства. Отдыхали в отеле Memories Caribe в ноябре 2018 года. Прекрасный отель, соотношение цены и качества! Нам очень понравилось! Скажу сразу в отеле большинство гостей пожилые канадцы, соответственно концепция отеля направлена на них. Русских не много. От аэропорта до отеля минут 15-20. Встретили прохладным напитком и, несмотря на то, что заезд был довольно большой, расселили в течении 30 минут всех. Территория отеля очень чистая, ухоженная. В отеле идет реконструкция, но совсем не мешает отдыху, практически ничего не слышно. Жаль только что был закрыт ресторан на пляже. В номерах довольно свежий ремонт, сантехника работает исправно. В номере холодильник, сейф, в шкафу вешалки, 1,5 литровая бутылка воды, кофе машина, правда, кофе класть забывают, приходилось просить в баре лобио, что бы насыпали в стакан. В душе гель, шампунь. Уборка номера ежедневно. Кухня однообразная. Много различного мяса, рыба, креветки, мидии, в том числе жаренные на гриле, паста, очень вкусное мороженное. С голоду, в общем, не умрешь. Фруктов и овощей выбор был небольшой, видимо не сезон. Единственное, всем нашим соотечественникам в основном ресторане и баре на пляже не хватало кофейного аппарата и аппарата с соками и водой. Рестораны аля карт, так себе, еда почти такая же, как в основном ресторане, только посуда другая. Мы сходили в восточный, дальше даже не пошли. Там официант обслуживает так, что хочется встать и уйти! ПЛЯЖ и МОРЕ!!! Это потрясающе! Мягкий, белый песок, чистая, теплая вода! Все для того, чтобы ощутить полный релакс! На пляже лежаки с зонтиками, даже учитывая на привычку канадцев занимать места с раннего утра, места всегда всем хватало. Очень приветливый дядечка всегда притащит лежак, песок сметет, и полотенце еще положит! Мусор, водоросли убирали каждое утро, пляж всегда был чистым. До 9-ти утра и вечером кусается мелкая мошкара, обязательно берите с собой средства от комаров!!! Как и в предыдущих отзывах, отмечу, что в основном персонал доброжелательный, улыбчивый (особенно смена, в которой на рецепшен работает админи

Автомобильный генератор – схема, виды, поломки, ремонт + Видео » АвтоНоватор

Автомобильный генератор – очень важный элемент машины и без него запуск просто будет невозможен. Так что рассмотрим его характеристики, схему подключения и принцип работы, а также неисправности и пути их устранения.

Устройство и принцип работы

Главная задача этого агрегата – преобразование механической энергии в электрическую, а это зарядка аккумулятора и обеспечение питанием всего оборудования. Генератор автомобиля расположен в передней части двигателя и заводится посредством коленчатого вала. Рассмотрим, какова схема этой установки. Ротор, создающий магнитное поле, представляет собой вал с обмоткой возбуждения, каждая половина которой размещена в противоположных полюсных половинах. Контактные (токосъемные) кольца питают обмотку генератора. Ротор приводится в движение ременными передачами привода. Конструкция статора предполагает наличие сердечника и обмотки, он вырабатывает ток переменного значения, который посредством колец потечет дальше по цепи. Но сначала нужно снять заряд с рамки. Чтобы ток возбуждения попадал на кольца, применяется щеточный узел.

Двигаемся дальше. Выпрямительный блок занимается преобразованием переменного (синусоидального) напряжения, которое вырабатывается генератором автомобиля, и получает характеристику постоянного типа. Он представляет собой пластины, где расположены диоды (6 штук). В некоторых случаях схема подключения обмотки возбуждения содержит еще одну отдельную пару. В этом случае ток не может протекать через аккумулятор при незаведенном движке. А подсоединив обмотку по типу «звезда» и дополнительные силовые диоды (2 шт.), можно увеличить мощность устройства на 15%.

Поддержание напряжения автомобильного генератора в заданных пределах осуществляется посредством регулятора. Он влияет на частоту и продолжительность импульсов тока. Схема регулятора состоит из датчиков и исполнительных элементов. Они определяют, сколько обмотка возбуждения должна быть включена в сеть. При неисправности регулятора исчезает стабилизация подаваемого на АКБ напряжения. Основная часть конструктивных элементов генератора расположена в корпусе, который производится из алюминиевого сплава. Он легкий, быстро рассеивает тепло, отчего температура не достигает критических отметок, и немагнитный.

Типы и характеристики

Существует два основных типа автомобильных генераторов – постоянного и переменного тока. Первые активно использовались до 1960 года. Сегодня агрегаты постоянного тока также встречаются, но только не в легковых авто. В них магнитное поле создается на обмотке статора, а ток снимается неподвижными щетками с силовой обмотки якоря. Схема генератора постоянного тока предусматривает параллельное подключение этих элементов.

Автомобильные генераторы переменного тока были изобретены в 1946 году. Их схема и принцип работы были рассмотрены выше. Достоинства агрегата переменного тока – меньший вес и габариты, повышенная надежность и срок службы. Самым заметным конструкционным отличием двух типов генераторов являются токосъемные кольца. В устройстве постоянного тока с рамки снимают заряд контактные полукольца (2 штуки). В случае же переменного тока это несколько иначе. На обоих концах рамки разместились полноценные токосъемные кольца. Конечно, эти контактные пластинки не определяют весь принцип работы, но вносят существенный вклад.

Для автомобиля важна мощность. И как раз генератор переменного тока при всех прочих равных условиях имеет этот показатель выше, чем его конкурент.

Разобравшись с устройством автомобильных генераторов, изучим технические характеристики. За обеспечение всех потребителей электроэнергией при разных режимах работы мотора отвечает токоскоростная характеристика (ТСХ). Это зависимость максимального значения тока от частоты вращения ротора при условии постоянного напряжения. Также важно знать, сколько ампер выдает установка автомобильного генератора. Этот показатель колеблется в пределах от 55 до 120 А в зависимости от марки авто. Если же проверка показывает недостаток ампер, то это явный признак неисправности агрегата.

Еще существует внешняя, регулировочная, нагрузочная характеристики и показатель холостого хода. Первая – зависимость выпрямленного (постоянного) напряжения (U_d) от тока нагрузки (I_н), вторая – I_в (возбуждения) от I_н. Третья показывает отношение U_d к I_в, и последнее значение определяется зависимостью ЭДС от I_в при частоте вращения постоянного характера.

Проверка неисправного генератора

Сколько поломок, столько и решений, например, в одном случае в генераторе поможет замена диодов, а в другом – куда более значимых деталей. Перечислим основные поломки. Если из строя вышла цепь (обрывы, замыкания и иные нарушения), то делается проверка, сколько ампер и какое напряжение выдает генератор вашего автомобиля, а потом подбирается решение. Также причиной поломки может послужить выход из строя графитовых щеток, регулятора либо моста диодов. Все это легко поменять своими руками.

Особенно важна исправность регулятора, потому что он отвечает за интенсивность зарядки АКБ в зависимости от того, сколько градусов составляет температура под капотом. Это термокомпенсация. Так определяется, сколько вольт будет оптимально для батареи при заданных условиях. Существует тип регулятора с ручным сезонным переключением, тогда даже отрицательная температура не страшна.

Повышенный шум выдает дефекты подшипниковых узлов, в том числе недостаточное количество смазки. Также это может быть износ сепараторов, дорожек качения, проворачивание наружных колец и т. д. Кроме того, при «воющих» звуках в кратчайшие сроки анализируется схема подключения проблемного автомобильного генератора, так как причина может крыться в межвитковом замыкании статорных обмоток либо же тягового реле. Плохие контакты тоже провоцируют появление посторонних звуков, их проверка и вовсе занимает пару минут.

Рабочая температура исправного генератора автомобиля может достигать 90 °С. А если наблюдается перегрев, то либо имеется неисправность моста диодов, либо проверьте, сколько электроприборов в сети, не много ли? Если температура перевалила за норму, изоляция фазной обмотки статора темнеет или даже «закипает». Также о поломках свидетельствует и слабый заряд аккумулятора или же его полное отсутствие, некорректная работа индикации и электрооборудования, слабая искра и чрезмерно большое напряжение. Важно помнить, что чем выше температура агрегата, тем меньше напряжение, такое допускать нежелательно.

Замена токосъемных колец, диодов и прочий ремонт

Как видим, проблем немало, и для более тщательной диагностики нужно представлять, как можно измерить напряжение генератора автомобиля, амперы и другие его показатели, об этом и поговорим ниже. Начнем с того, что завод-изготовитель выдает паспорт на технические характеристики, в том числе ток, напряжение, мощность и год выпуска агрегата. Если же проверка покажет несоответствие, то необходим ремонт. Также полезна диагностика и в том случае, когда вы приобретаете поддержанный агрегат.

Как узнать мощность, напряжение и ток (амперы) генератора автомобиля, подскажут на любом СТО. Для этого служит специальный стенд, некоторые автовладельцы даже собирают его сами. Например, проверка работоспособности регулятора напряжения генератора осуществляется с помощью вольтметра. Его показатели должны находиться в пределах 14,8 В. Условия теста регулятора – заведенный двигатель и частота оборотов 3 тысячи в минуту. Согласитесь, организовать это несложно.

Токосъемные кольца приходится менять часто. Благо сделать это можно самостоятельно. Важно только правильно приобрести комплект колец, помогает специальная маркировка. Но даже если вы имеете номер оригинальной запчасти, возьмите в магазин старые кольца, чтобы на месте сверить товар. Сколько приходится слышать об ошибках продавцов или даже каталогов!

Итак, чтобы осуществить замену токосъемных колец генератора, следует демонтировать ротор, снять пластиковый кожух и освободить выводы обмотки. Так освободится подход к хвостовику с кольцами. Теперь  производим замену. При этом следите, чтобы при установке колец контакты не остались в пазах, тогда их нужно будет выковырять острым предметом, например, гвоздем. Далее аккуратно забиваем хвостовик молотком. Последним шагом при обновлении колец загибаем контакты и возвращаем на место кожух.

Чтобы поменять диоды, используемые в автомобильном генераторе, нужно демонтировать и разобрать мост. Для этого раскручиваем болтовое соединение и высверливаем все имеющиеся заклепки. Так освободится доступ к пластине, на которой и расположены диоды. Снять их можно ключом на «14». Установить новые диоды после этого вряд ли окажется трудным.

В отечественных авто можно улучшить показатели мощности автомобильного генератора самостоятельно. Заменяют обмотку ротора проводом большего сечения, усиливая ток подмагничивания. Нужно демонтировать старую проволоку, очистить и обезжирить катушки, намотать новый провод и зачистить концы. Затем производится проверка, нет ли короткого замыкания. Далее изолируются все выходы и рабочая обмотка пропитывается специальным раствором, потом припаиваются соединительные провода. В результате получаем тип автомобильного генератора повышенной мощности в домашних условиях.

как именно работает нейросеть NVIDIA GauGAN / Блог компании ITSumma / Хабр

В прошлом месяце на NVIDIA GTC 2019 компания NVIDIA представила новое приложение, которое превращает нарисованные пользователем простые цветные шарики в великолепные фотореалистичные изображения.

Приложение построено на технологии

(GAN), в основе которой лежит глубинное обучение. Сама NVIDIA называет его GauGAN — это каламбур-отсылка к художнику Полу Гогену. В основе функциональности GauGAN лежит новый алгоритм SPADE.

В этой статье я объясню, как работает этот инженерный шедевр. И чтобы привлечь как можно больше заинтересованных читателей, я постараюсь дать детализированное описание того, как работают свёрточные нейронные сети. Поскольку SPADE — это генеративно-состязательная сеть, я расскажу подробнее и о них. Но если вы уже знакомы с эти термином, вы можете сразу перейти к разделу «Image-to-image трансляция».

Генерация изображений

Давайте начнем разбираться: в большинстве современных приложений глубинного обучения используется нейронный дискриминантный тип (дискриминатор), а SPADE — это генеративная нейронная сеть (генератор).

Дискриминаторы

Дискриминатор занимается классификацией вводимых данных. Например, классификатор изображения — это дискриминатор, который берет изображение и выбирает одну подходящую метку класса, например, определяет изображение как «собаку», «автомобиль» или «светофор», то есть выбирает метку, которая целиком описывает изображение. Полученный классификатором вывод обычно представлен в виде вектора чисел

, где

— это число от 0 до 1, выражающее уверенность сети в принадлежности изображения к выбранному

-классу.

Дискриминатор также может составить целый список классификаций. Он может классифицировать каждый пиксель изображения как принадлежащий классу «людей» или «машин» (так называемая «семантическая сегментация»).

Классификатор берет изображение с 3 каналами (красный, зеленый и синий) и сопоставляет его с вектором уверенности в каждом возможном классе, который может представлять изображение.

Поскольку связь между изображением и его классом очень сложна, нейронные сети пропускают его через стек из множества слоев, каждый из которых «немного» обрабатывает его и передает свой вывод на следующий уровень интерпретации.

Генераторы

Генеративная сеть наподобие SPADE получает набор данных и стремится создавать новые оригинальные данные, которые выглядят так, как будто они принадлежат этому классу данных. При этом данные могут быть любыми: звуками, языком или чем-то еще, но мы сосредоточимся на изображениях. В общем случае ввод данных в такую ​​сеть представляет собой просто вектор случайных чисел, причем каждый из возможных наборов вводимых данных создает свое изображение.

Генератор на основе случайного входного вектора работает фактически противоположно классификатору изображения. В генераторах «условных классов» входной вектор — это, фактически, вектор целого класса данных.

Как мы уже видели, SPADE использует намного больше, чем просто «случайный вектор». Система руководствуется своеобразным чертежом, который называется «картой сегментации». Последняя указывает, что и где размещать. SPADE проводит процесс, обратный семантической сегментации, упомянутой нами выше. В целом, дискриминационная задача, переводящая один тип данных в другой, имеет аналогичную задачу, но идет другим, непривычным путем.

Современные генераторы и дискриминаторы обычно используют сверточные сети для обработки своих данных. Для более полного ознакомления со сверточным нейронным сетям (CNNs), см. пост Ужвал Карна или работу Андрея Карпати.

Между классификатором и генератором изображения есть одно важное различие, и заключается оно в том, как именно они изменяют размер изображения в ходе его обработки. Классификатор изображения должен уменьшать его до тех пор, пока изображение не потеряет всю пространственную информацию и не останутся только классы. Это может быть достигнуто объединением слоев, либо через использование сверточных сетей, через которые пропускают отдельные пиксели. Генератор же создает изображение с помощью процесса, обратного «свертке», который называется сверточным транспонированием. Его еще часто путают с «деконволюцией» или «обратной сверткой».

Обычная свертка 2×2 с шагом «2» превращает каждый блок 2×2 в одну точку, уменьшая выходные размеры на 1/2.

Транспонированная свертка 2×2 с шагом «2» генерирует блок 2×2 из каждой точки, увеличивая выходные размеры в 2 раза.

Тренировка генератора

Теоретически, сверточная нейронная сеть cможет генерировать изображения описанным выше образом. Но как мы мы ее натренируем? То есть, если учитывать набор входных данных-изображений, как мы можем настроить параметры генератора (в нашем случае SPADE), чтобы он создавал новые изображения, которые выглядят так, как будто они соответствуют предложенному набору данных?

Для этого нужно проводить сравнение с классификаторами изображений, где каждое из них имеет правильную метку класса. Зная вектор предсказания сети и правильный класс, мы можем использовать алгоритм обратного распространения (backpropagation algorithm), чтобы определить параметры обновления сети. Это нужно, чтобы повысить ее точность в определении нужного класса и уменьшить влияние остальных классов.

Точность классификатора изображения можно оценить, поэлементно сравнив его вывод с правильным вектором класса. Но для генераторов не существует «правильного» выходного изображения.

Проблема в том, что когда генератор создает изображение, для каждого пикселя нет «правильных» значений (мы не можем сравнить результат, как в случае классификатора по заранее подготовленной базе, — прим. пер.). Теоретически, любое изображение, которое выглядит правдоподобно и похоже на целевые данные, является действительным, даже если его значения пикселей сильно отличаются от реальных изображений.

Итак, как мы можем сообщить генератору, в каких пикселях он должен изменять свой вывод и каким образом он может создавать более реалистичные изображения (т.е. как подавать «сигнал об ошибке»)? Исследователи много размышляли над этим вопросом, и на самом деле это довольно сложно. Большинство идей, таких как вычисление некоторого среднего «расстояния» до реальных изображений, дают размытые картинки низкого качества.

В идеале мы могли бы «измерить», насколько реалистично выглядят сгенерированные изображения через использование концепции «высокого уровня», такой ​​как «Насколько сложно это изображение отличить от реального?»…

Генеративные состязательные сети

Именно это реализовали в рамках работы

. Идея состоит в том, чтобы генерировать изображения, используя две нейронные сети вместо одной: одна сеть —

генератор, вторая — классификатор изображений (дискриминатор). Задача дискриминатора состоит в том, чтобы отличать выходные изображения генератора от реальных изображений из первичного набора данных (классы этих изображений обозначены как «поддельные» и «реальные»). Работа же генератора заключается в том, чтобы обмануть дискриминатор, создавая изображения, максимально похожие на изображения в наборе данных. Можно сказать, что генератор и дискриминатор являются противниками в этом процессе. Отсюда и название:

.

Your browser does not support HTML5 video.

Как это нам помогает? Теперь мы можем использовать сообщение об ошибке, основанное исключительно на предсказании дискриминатора: значение от 0 («фальшивый») до 1 («реальный»). Поскольку дискриминатор является нейронной сетью, мы можем делиться его выводами об ошибках и с генератором изображений. То есть, дискриминатор может сообщать генератору, где и как тот должен корректировать свои изображения, чтобы лучше «обмануть» дискриминатор (т.е. — как повысить реалистичность своих изображений).

В процессе обучения по нахождению поддельных изображений дискриминатор дает генератору все лучшую и лучшую обратную связь о том, как последний может улучшить свою работу. Таким образом, дискриминатор выполняет «learn a loss»-функцию для генератора.

«Славный малый» GAN

Рассматриваемый нами GAN в своей работе следует описанной выше логике. Его дискриминатор

анализирует изображение

и получает значение

от 0 до 1, которое отражает его степень уверенности в том, реальное это изображение, или же подделанное генератором. Его генератор

получает случайный вектор нормально распределенных чисел

и выводит изображение

, которое может обмануть дискриминатор (по факту, это изображение

)

Один из вопросов, который мы не обсуждали, — это как обучают GAN и какую функцию потерь используют разработчики для измерения производительности сети. В общем случае функция потерь должна возрастать по мере обучения дискриминатора и понижаться по мере обучения генератора. Функция потерь исходного GAN использовала два следующих параметра. Первый —
представляет степень того, как часто дискриминатор правильно классифицирует реальные изображения как реальные. Второй — насколько хорошо дискриминатор обнаруживает поддельные изображения:

Дискриминатор выводит свое утверждение о том, что изображение реально. Это имеет смысл, так как возрастает, когда дискриминатор считает x реальным. Когда же дискриминатор лучше выявляет поддельные изображения, увеличивается и значение выражения (начинает стремиться к 1), так как будет стремиться к 0.

На практике мы оцениваем точность, используя целые партии изображений. Мы берем много (но далеко не все) реальных изображений и много случайных векторов , чтобы получить усредненные числа по формуле выше. Затем мы выбираем распространенные ошибки и набор данных.

Со временем это приводит к интересным результатам:

Goodfellow GAN, имитирующий наборы данных MNIST, TFD и CIFAR-10. Контурные изображения являются самыми близкими в наборе данных к смежным подделкам.

Все это было фантастикой всего 4,5 года назад. К счастью, как показывает SPADE и другие сети, машинное обучение продолжает быстро прогрессировать.

Проблемы тренировки

Генеративно-соревновательные сети печально известны своей сложностью в подготовке и нестабильностью работы. Одна из проблем заключается в том, что если генератор слишком сильно опережает дискриминатор в темпах обучения, то его выборка изображений сужается до конкретно тех, которые помогают ему обмануть дискриминатор. Фактически, в итоге обучение генератора сводится к созданию одного-единственного универсального изображения для обмана дискриминатора. Эта проблема называется «режимом коллапса».

Режим коллапса GAN похож на Goodfellow’s. Обратите внимание, многие из этих изображений спальни выглядят очень похожими друг на друга. Источник

Другая проблема заключается в том, что, когда генератор эффективно обманывает дискриминатор , он оперирует очень маленьким градиентом, поэтому не может получить достаточно данных для нахождения истинного ответа, при которых это изображение выглядело бы более реалистичным.

Усилия исследователей по решению этих проблем в основном были направлены на изменение структуры функции потерь. Одним из простых изменений, предложенных Xudong Mao et al., 2016, является замена функции потерь на пару простых функций , в основе которых лежат квадраты меньшей площади. Это приводит к стабилизации процесса тренировки, получению более качественных изображений и меньшему шансу коллапса с использованием незатухающих градиентов.

Другая проблема, с которой столкнулись исследователи, — это сложность получения изображений с высоким разрешением, отчасти из-за того, что более детальное изображение дает дискриминатору больше информации для обнаружения поддельных изображений. Современные GAN начинают обучать сеть с картинок в низком разрешении и постепенно добавляют все больше и больше слоев, пока не будет достигнут желаемый размер изображения.

Постепенное добавление слоев с более высоким разрешением во время обучения GAN существенно повышает стабильность всего процесса, а также скорость и качество получаемого изображения.

Image-to-image трансляция

До сих пор мы говорили о том, как генерировать изображения из случайных наборов вводных данных. Но SPADE не просто использует случайные данные. Эта сеть использует изображение, которое называется картой сегментации: она назначает каждому пикселю класс материала (например, трава, дерево, вода, камень, небо). Из этого изображения-карты SPADE и генерирует то, что выглядит как фотография. Это и называется «Image-to-image трансляция».

Шесть различных видов Image-to-image трансляции, продемонстрированные сетью pix2pix. Pix2pix является предшественником двух сетей, которые мы рассмотрим далее: pix2pixHD и SPADE.

Для того чтобы генератор выучил этот подход, ему нужен набор карт сегментации и соответствующие фотографии. Мы модифицируем архитектуру GAN, чтобы и генератор, и дискриминатор получили карту сегментации. Генератору, конечно, нужна карта, чтобы знать, «в какую сторону рисовать». Дискриминатору она также необходима, чтобы убедиться, что генератор размещает правильные вещи в правильных местах.

В ходе обучения генератор учится не ставить траву там, где на карте сегментации указано «небо», поскольку в противном случае дискриминатор легко определит поддельное изображение, и так далее.

Для image-to-image трансляции входное изображение принимается как генератором, так и дискриминатором. Дискриминатор дополнительно получает либо выходные данные генератора, либо истинный вывод из набора обучающих данных. Пример

Разработка image-to-image транслятора

Давайте посмотрим на реальный image-to-image транслятор:

. Кстати, SPADE спроектирован большей частью по образу и подобию pix2pixHD.

Для image-to-image транслятора наш генератор создает изображение и принимает его в качестве входного. Мы могли бы просто использовать карту сверточных слоев, но поскольку сверточные слои объединяют значения только в небольших участках, нам нужно слишком много слоев для передачи информации об изображении в высоком разрешении.

pix2pixHD решает эту проблему более эффективно при помощи «Кодировщика», который уменьшает масштаб входного изображения, за которым следует «Декодер», увеличивающий масштаб для получения выходного изображения. Как мы скоро увидим, у SPADE более элегантное решение, не требующее кодировщика.

Схема сети pix2pixHD на «высоком» уровне. «Остаточные» блоки и «+операция» относятся к технологии «skip connections» из Residual neural network. В сети есть скипаемые блоки, которые соотносятся между собой в кодировщике и декодере.

Пакетная нормализация — это проблема

Почти все современные свёрточные нейронные сети используют пакетную нормализацию или один из ее аналогов, чтобы ускорить и стабилизировать процесс тренировки. Активация каждого канала сдвигает среднее к 0 и стандартное отклонение к 1 до того, как пара параметров каналов

и

позволяют им снова денормализоваться.

К сожалению, пакетная нормализация вредит генераторам, затрудняя для сети реализацию некоторых типов обработки изображений. Вместо того чтобы нормализовать партию изображений, pix2pixHD использует эталон нормализации, который нормализует каждое изображение по отдельности.

Обучение pix2pixHD

Современные GAN, такие как pix2pixHD и SPADE, измеряют реалистичность своих выходных изображений немного иначе, чем это было описано для оригинального дизайна генеративно-состязательных сетей.

Для решения проблемы генерации изображений в высоком разрешении pix2pixHD использует три дискриминатора одинаковой структуры, каждый из которых получает выходное изображение в разном масштабе (обычный размер, уменьшенный в 2 раза и уменьшенный в 4 раза).

Для определения своей функции потерь pix2pixHD использует , а также включает в себя другой элемент, предназначенный для того чтобы сделать выводы генератора более реалистичными (независимо от того, помогает ли это обмануть дискриминатор). Этот элемент называется «сопоставление признаков» — он побуждает генератор сделать распределение слоев при симуляции дискриминации одинаковым между реальными данными и выходами генератора, сводя к минимуму между ними.

Так, оптимизация сводится к следующему:

где потери суммируются по трем дискриминационным факторам и коэффициенту , который контролирует приоритет обоих элементов.

pix2pixHD использует карту сегментации, составленную из реальной спальни (слева в каждом примере), чтобы создать поддельную спальню (справа).

Хотя дискриминаторы уменьшают масштаб изображения до тех пор, пока не разберут изображение целиком, они останавливаются на «пятнах» размером 70×70 (в соответствующих масштабах). Затем они просто суммируют все значения этих «пятен» для всего изображения.

И такой подход отлично работает, поскольку функция заботится о том, чтобы изображение реалистично смотрелось в большом разрешении, и требуется только для проверки мелких деталей. Такой подход также имеет дополнительные преимущества в виде ускорения работы сети, уменьшения количества используемых параметров и в возможности ее использования для генерации изображений любого размера.

pix2pixHD генерирует из простых набросков лиц фотореалистичные изображения с соответствующими гримасами. Каждый пример показывает реальное изображение из набора данных CelebA слева, эскиз выражения лица этой знаменитости в виде скетча и созданное из этих данных изображение справа.

Что не так с pix2pixHD?

Эти результаты невероятны, но мы можем добиться большего. Оказывается, pix2pixHD очень сильно проигрывает в одном важном аспекте.

Рассмотрим, что делает pix2pixHD с одноклассным вводом, скажем, с картой, на которой повсюду трава. Поскольку вход является пространственно однородным, выходы первого сверточного слоя также являются одинаковыми. Затем нормализация экземпляров «нормализует» все (идентичные) значения для каждого канала в изображении и возвращает как вывод для всех них. β-параметр может сдвинуть это значение от нуля, но факт остается фактом: выход больше не будет зависеть от того, была на входе «трава», «небо», «вода» или что-то еще.

И решение этой проблемы — главная особенность дизайна SPADE.

Решение: SPADE

Наконец-то мы достигли принципиально нового уровня в создании изображений из карт сегментации: пространственно-адаптивная (де)нормализация (SPADE).

Идея SPADE состоит в том, чтобы предотвратить потерю семантической информации в сети, позволяя карте сегментации управлять параметрами нормализации γ, а также β, локально, на уровне каждого отдельного слоя. Вместо того чтобы использовать только одну пару параметров для каждого канала, они вычисляются для каждой пространственной точки путем подачи карты сегментации с пониженной дискретизацией через 2 сверточных слоя.

Вместо того чтобы раскатывать карту сегментации на первый слой, SPADE использует ее версии с пониженной дискретизацией для модуляции нормализованных выходных данных для каждого слоя.

Генератор SPADE объединяет всю эту конструкцию в небольшие «остаточные блоки», которые помещаются между слоями повышающей дискретизации (транспонированная свертка):

Высокоуровневая схема генератора SPADE в сравнении с генератором pix2pixHD

Теперь, когда карта сегментации подается «изнутри» сети, нет необходимости использовать ее в качестве входных данных для первого слоя. Вместо этого мы можем вернуться к исходной схеме GAN, в которой в качестве входных данных использовался случайный вектор. Это дает нам дополнительную возможность генерировать различные изображения из одной карты сегментации («мультимодальный синтез»). Это также делает ненужным весь «кодировщик» pix2pixHD, а это серьезное упрощение.

SPADE использует ту же функцию потерь, что и pix2pixHD, но с одним изменением: вместо возведения в квадрат значений в ней используется hinge loss.

С этими изменениями мы получаем прекрасные результаты:

Здесь результаты SPADE сравниваются с результатами pix2pixHD

Интуиция

Давайте подумаем о том, как SPADE может показывать такие результаты. В приведенном ниже примере у нас есть дерево. GauGAN использует один «древовидный» класс для представления как ствола, так и листьев дерева. Тем не менее, каким-то образом SPADE узнает, что узкая часть в нижней части «дерева» является стволом и должна быть коричневой, в то время как большая капля сверху должна быть листвой.

Сегментация с пониженной дискретизацией, которую использует SPADE для модуляции каждого слоя, и обеспечивает подобное «интуитивное» распознавание.

Your browser does not support HTML5 video.

Вы можете заметить, что ствол дерева продолжается и в части кроны, которая относится к «листве». Так как же SPADE понимает, где разместить там часть ствола, а где листву? Ведь судя по карте 5х5, там должно быть просто «дерево».

Ответ заключается в том, что показанный участок может получать информацию от слоев с более низким разрешением, где блок 5×5 содержит все дерево целиком. Каждый последующий сверточный слой также обеспечивает некоторое перемещение информации по изображению, что дает более полную картину.

SPADE позволяет карте сегментации напрямую модулировать каждый слой, но это не препятствует процессу связного распространения информации между слоями, как это происходит, например, в pix2pixHD. Это предотвращает потерю семантической информации, поскольку она обновляется в каждом последующем слое за счет предыдущего.

Стиль передачи

В SPADE есть еще одно волшебное решение — способность генерировать изображение в заданном стиле (например, освещение, погодные условия, время года).

SPADE может генерировать несколько разных изображений на базе одной карты сегментации, мимикрируя под заданный стиль.

Это работает следующим образом: мы пропускаем изображения через кодировщик и обучаем его, чтобы задать векторы генератора , который в свою очередь сгенерирует похожие изображения. После того как кодировщик обучен, мы заменяем соответствующие карты сегментации на произвольные, и генератор SPADE создает изображения, соответствующие новым картам, но в стиле предоставленных изображений на базе ранее полученного обучения.

Поскольку генератор обычно ожидает получить выборку на базе многомерного нормального распределения, то для получения реалистичных изображений мы должны обучить кодировщик выводить значения с аналогичным распределением. Фактически, это идея вариационных автокодировщиков, которую объясняет Йоэль Зельдес.

Вот так функционирует SPADE / GaiGAN. Я надеюсь, эта статья удовлетворила ваше любопытство на тему того, как работает новая система NVIDIA. Связаться со мной вы можете через Twitter @AdamDanielKin или по электронной почте [email protected].

случайных изображений — 1000+ случайных изображений

Если вы ищете случайные картинки, вам должны понравиться все случайные изображения, которые мы собрали в этом генераторе случайных изображений. В базе данных более 1000 изображений, поэтому вы обязательно найдете те, которые соответствуют вашим конкретным потребностям. Одним из лучших аспектов этого бесплатного инструмента для изображений является то, что вы можете определить точное количество случайных изображений, которые вы хотите видеть за один раз. Это позволяет вам переваривать фотографии в том количестве, которое лучше всего соответствует вашим потребностям, и может значительно упростить поиск того, что вы хотите.

Мы постоянно расширяем этот инструмент, добавляя определенные категории случайных изображений. Эти категории привязаны к определенной теме и содержат только фотографии этой темы. Например, если вы хотите увидеть случайных собак, вы должны перейти к раскрывающемуся списку категорий и выбрать «собаки», а затем все случайные изображения будут случайными собаками. Если у вас есть определенная категория, которую вы хотели бы, чтобы мы создавали, не стесняйтесь обращаться к нам. Мы надеемся, что однажды у вас будут на выбор сотни конкретных случайных категорий, и будет полезно знать, какие категории вы хотели бы видеть.

Для тех, кто пришел сюда и вы не уверены, подойдет ли этот генератор случайных изображений для ваших нужд, лучший подход — просто начать его использовать. Вы должны довольно быстро узнать, будут ли полезны получаемые вами случайные изображения, и, потратив немного времени на то, чтобы поиграть с инструментом, вы сможете увидеть различные способы, которыми вы можете настроить его, чтобы сделать его наиболее полезным из возможных. . Это может даже показать вам некоторые возможности использовать его способами, о которых вы никогда не задумывались, прежде чем играть с ним.Если вы ищете немного больше вдохновения, ниже вы можете найти несколько способов, которыми другие обычно используют этот генератор изображений.

Вдохновение для письма

Писатели всегда ищут разные способы помочь своему творческому письму и вдохновить их писать больше. Они часто используют случайное слово, случайное предложение или даже случайный абзац, чтобы помочь в написании. Хотя все эти варианты основаны на словах, случайное изображение также является отличным способом помочь, это немного отличается, что заставит вас использовать свой творческий потенциал иначе, чем со словами.Самая простая форма — создать случайное изображение, а затем написать абзац или короткий рассказ об этом изображении. Для тех, кто хочет усложнить задачу, они могут использовать случайную картинку в качестве вдохновения для абзаца или рассказа, который так или иначе связан с ним, но не для его описания. Есть десятки других способов, которыми это можно адаптировать, в зависимости от того, насколько сложно вы хотите сделать письменную задачу, но основная идея заключается в том, что все они заставят вас проявить творческий подход в письме, чтобы перенести слова на бумагу.

Художественное вдохновение

Эти случайные картинки не ограничиваются вдохновением писателей. Их можно использовать практически в любом творческом поиске, чтобы вдохновить на творчество. Музыкант мог использовать его для создания небольшого музыкального произведения. Художник мог использовать его, чтобы практиковаться в рисовании. Мастер квилтинга может использовать это, чтобы вдохновить на новый образец стеганого одеяла. Независимо от того, какова ваша художественная дисциплина, использование этого генератора случайных изображений может быть прекрасным способом начать день, чтобы дать волю своему творчеству и вдохновить вас на работу над своими художественными способностями.

Мозговой штурм

Независимо от того, что ваша группа проводит мозговой штурм, вставка случайных изображений может быть прекрасным способом расширить сеанс мозгового штурма. В фотографии есть что-то, что дает другую перспективу тому, о чем вы думаете. Это может дать толчок к новым идеям и лучше определить проблемы, над которыми вы работаете в ходе сеанса мозгового штурма. Добавьте случайное изображение в сеанс мозгового штурма по поводу идеи нового продукта и наблюдайте, как растет креативность.

Релаксация

Еще один замечательный способ использовать эти случайные изображения — просто смотреть на них в целях релаксации. В просмотре фотографий есть что-то, что может помочь вашему разуму расслабиться, а создание множества случайных картинок может помочь вашему разуму отвлечься от повседневных жизненных стрессов. Всегда приятно видеть, куда случайный снимок приведет вас в зависимости от вашего настроения и того, что происходит в вашей жизни, но часто это может быть отличным способом отбросить все то, что вас беспокоит, на второй план.

Заполнитель изображения

Для тех, кому нужно найти случайные изображения для использования в качестве заполнителей для различных проектов, которые вы создаете, этот инструмент может стать отличным источником. Фактически, использование этого инструмента для поиска заполнителей изображений может добавить веселья и прихоти в любой проект. Поскольку фотографии не являются типичным для вас пейзажем, они могут добавить интереса к любому проекту. Кроме того, поскольку все изображения защищены авторским правом и бесплатны для коммерческого использования, они могут стать идеальным заменителем изображений для всех ваших проектов.

Если вы нашли этот генератор случайных изображений полезным для ваших целей, подумайте о том, чтобы потратить несколько минут, чтобы написать нам по электронной почте и сообщить, как вы его использовали. Хотя у нас есть довольно хорошее общее представление о том, как будут использоваться наши инструменты при их создании, мы часто удивляемся, узнав о нетрадиционных способах их использования. Чем лучше мы понимаем, как каждый использует инструмент, тем лучше мы можем добавлять функции и вносить изменения, чтобы сделать его более полезным для всех.

Часто задаваемые вопросы

Где я могу найти случайные картинки?

Наш Генератор случайных изображений поможет вам в этом! Просто нажмите кнопку «Создать случайное изображение», и мы покажем вам одно из сотен случайных изображений в нашей библиотеке.

Откуда берутся эти случайные картинки?

Мы вручную отобрали несколько совершенно случайных (и несколько причудливых) изображений с некоторых ведущих бесплатных веб-сайтов с изображениями и фотографиями.

Можно ли использовать эти случайные картинки в коммерческих целях?

К счастью, да! Эти фотографии можно использовать бесплатно, без указания ссылки на фотографии. Фотографы этих фотографий щедро предоставили свои фотографии для повторного использования как в личных, так и в коммерческих целях.

Могу ли я отправить свои фотографии в ваш генератор?

Конечно! Мы просто просим вас сначала загрузить свое изображение на веб-сайт для обмена фотографиями, например Pixabay или Flickr.Убедитесь, что ваша фотография лицензирована соответствующим образом (чтобы мы могли ее использовать). После этого просто скопируйте URL своего изображения нам по электронной почте.

Могу ли я использовать эти изображения в качестве заполнителей на создаваемом мной веб-сайте?

Да, конечно. Поскольку эти фотографии можно использовать бесплатно, даже в коммерческих целях, вы можете использовать их в качестве заполнителей изображений для любого веб-сайта, который вы создаете.

наборов данных для машинного обучения

Связаться с отделом продаж

Специальная услуга

Пользовательские наборы данных

Just let мы знаем, какое количество вам нужно, и назовем необходимые параметры, и мы предоставим
фотографий и метаданных, соответствующих вашим критериям.

Для наборов данных объектов вы можете выбрать категорию и цвет.

Для наборов данных людей можно выбрать один из следующих параметров:

• пол
• возраст
• этническая принадлежность
• эмоция

• цвет глаз
• цвет волос
• длина волос
• волосы на лице
• 8
• окклюзия
• координаты глаз, носа, рта, челюсти
• положение головы

Настроить фон

• Пользовательский цвет
• Прозрачный
• Фоновые стоковые фотографии

Cherry-pick

Сгенерированные Вы можете выбрать синтетические фотографии из Фотографии или реальные фотографии с Moose.Вы можете сами выбрать фотографии с нашего сайта или позволить нам сделать это за вас.

Высококачественные фотографии

Мы можем увеличить любую фотографию с помощью нашей собственной AI-модели с 1024×1024 пикселей до 3000×3000 пикселей, сохраняя при этом высокое качество.

Создайте это!

Специальная услуга для создания фотографий по запросу. Мы также можем создавать изображения из предоставленных вами фотографий.

Заказать индивидуальное обучение

Мы можем обучить наши AI-модели, чтобы расширить ваши возможности и разнообразие с помощью синтетических поколений из ваших собственных данных.

Стреляй!

Нужен набор данных изображений, которого у нас нет? Расскажите нам об этом и посмотрим, сможем ли мы его снять.

Почему выбирают наши наборы данных?

Бесплатный набор данных для академических исследований. студенты и преподаватели с любыми исследованиями. Бесплатно для ссылки и цитирования или другого упоминания в исследовательской статье.Хотите улучшить интерпретируемость ваших моделей машинного обучения? Хотите оценить свой метод? Действуй!

Количество

10,000

Качество

128x128px

Разнообразие

Этническая принадлежность, пол

Метаданные

Пол, возраст, этническая принадлежность, цвет глаз, цвет волос, длина волос, эмоции

Image Picker Wheel — Pick a Случайное изображение при вращении

Быстрые ссылки на инструменты: колесо выбора, колесо выбора команды, колесо выбора Да Нет, колесо выбора числа, колесо выбора букв

1.Что такое колесо выбора изображений?

Image Picker Wheel — это генератор случайных изображений, который выбирает случайное изображение из списка предоставленных вами изображений. Это специальное колесо выбора, предназначенное для выбора случайного изображения.

Он создан, потому что мы знаем, что картинка стоит тысячи слов. Это сделает колесо более интерактивным для зрителей. Например, учитель может использовать это колесо выбора изображений, чтобы рассказать ученикам о животных, вставив в колесо все фотографии животных.

2. Как использовать это как генератор случайных изображений?

Это колесо изображений выберет случайное изображение из списка вставленных фотографий.

Это колесо не работает как типичный генератор случайных фотографий, поскольку в нем нет всех предопределенных фотографий. Это общий тип генератора случайных изображений, который поддерживает все форматы изображений и выбирает изображения из предоставленных вами изображений.

1. Нажмите кнопку «загрузить изображения».
2. Выберите одно изображение или несколько изображений.Он принимает все форматы изображений. например png, jpg, gif и другие.
3. Изображения вставляются и отображаются в разделе входов. Вы можете скрыть или удалить изображение, переключив галочку, а также кнопку закрытия.
4. Нажмите кнопку «ВРАЩЕНИЕ», чтобы начать вращение колеса выбора изображения.
5. Результат будет объявлен.
6. Выберите одно из действий для выбранного результата. Разберитесь в типе режимов действия в разделе 3.
7. Параметры вращения, звука, конфетти и цвета можно изменить в разделе «Настройки инструмента».

Другие функции: Вы можете создать учетную запись, чтобы сохранять / открывать свои списки. Данные можно сохранить для использования в будущем и поделиться ими на нескольких устройствах.

3. Типы режимов работы

То же, что и с колесом выбора, есть 3 действия, которые вы можете выполнить, когда объявляется результат изображения.

3.1 Нормальный режим

Выбранное изображение будет по-прежнему доступно в следующем раунде, и все доступные параметры изображения останутся такими же, как и в предыдущем раунде.

3.2.Режим ликвидации

Выбранное изображение будет временно удалено. Вы можете включить его обратно, переключив изображение в разделе входов.

3.3. Режим накопления

Счетчик выбранного изображения будет добавлен +1. По умолчанию счет всех вновь вставленных изображений равен нулю.

4. Примеры использования

Это несколько сценариев, в которых, по нашему мнению, поможет колесо выбора изображений.

1. Воспитатель детского сада может читать лекции в классе со всеми детьми более интересно.
2. Мы можем использовать его в ледоколе. Проигравший должен принять позу так же, как на выбранном изображении.
3. Мы можем использовать его, чтобы решать, какую еду готовить. Еда, входящая в тройку лучших, будет приготовлена.

5. Поделитесь приложением

Если вы найдете это колесо выбора изображений полезным, мы надеемся, что вы поможете нам распространить его среди ваших друзей и родственников. Когда все больше и больше людей используют, это будет отличной мотивацией, которая поможет нам двигаться вперед. В правом верхнем углу страницы есть кнопка «Поделиться».

Выберите, что нужно включить в ссылку для общего доступа. Вы можете включить текущие входные данные изображения, результаты текущих изображений, например. подсчитывает, а настройки колеса, например, цвета. Затем нажмите кнопку «Создать ссылку для общего доступа».

Затем создается ссылка для общего доступа. Скопируйте адрес ссылки или нажмите кнопку «Копировать», чтобы поделиться своим колесом выбора изображений с другими людьми. Также доступен обмен ссылками через Facebook или Twitter

6.Свяжитесь с нами

Мы всегда стремимся улучшить колесо, чтобы оно соответствовало потребностям каждого в решении его повседневных проблем. Пожалуйста, дайте нам знать свой отзыв.

7. Требуется колесо выбора на основе текста?

Если вам нужно колесо выбора на основе текста, вы можете изучить наше основное колесо выбора, чтобы принимать случайные решения на основе текста.

Давайте воспользуемся колесиком выбора изображения, чтобы выбрать изображение. Удачной игры!

Фотоэффекты | PhotoMania: бесплатные онлайн-фотоэффекты, фильтры и забавные фотографии

Это бесплатно и без регистрации!

— Imgflip

Самый быстрый генератор мемов на планете.Легко добавляйте текст к изображениям или мемам.

Нет SpacingTop и BottomTopBottom

Автоцвет: Белый / Черный

10% 15% 20% 25% 35% 50% 75% 100%

← Цветная прозрачность. Используется в качестве фона, так как это изображение содержит прозрачность. Щелкните, чтобы изменить.

Больше вариантов Добавить текст

Примечание: шрифт можно настроить для каждого текстового поля, щелкнув значок шестеренки.

NoneSmart Posterize (лучше всего на реальных фотографиях) Meme BorderJPEG DegradeJPEG Min QualityBlurSharpenMedian FilterMedian Filter + Sharpen

Совет: если вы войдете в систему или присоединитесь к Imgflip, ваши мемы с субтитрами будут сохранены в вашем аккаунте

Создать сброс мемов Сохранить настройки текстового поля

Что такое генератор мемов?

Это бесплатный онлайн-редактор изображений, который позволяет добавлять в шаблоны текст с изменяемым размером, изображения и многое другое.Люди часто используют генератор для настройки установленных мемов, например, из коллекции шаблонов мемов Imgflip. Однако вы также можете загрузить свои собственные шаблоны или начать с нуля с пустыми шаблонами.

Как сделать мем

1. Выберите шаблон. Вы можете использовать один из популярных шаблонов, искать более 1 миллиона шаблоны, загруженные пользователем, используя поисковый запрос, или нажмите «Загрузить новый шаблон», чтобы загрузить свой собственный шаблон. с вашего устройства или с URL-адреса.Для создания дизайна с нуля попробуйте поискать «пустые» или «пустые» шаблоны.
2. Добавьте настройки. Добавьте текст, изображения, наклейки, рисунки и интервалы с помощью кнопок рядом ваш мем-холст.
3. Создавайте и делитесь. Нажмите «Создать мем», а затем выберите, как поделиться и сохранить свой мем. Ты можешь поделитесь в социальных приложениях или через телефон, поделитесь ссылкой или загрузите на свое устройство. Вы также можете поделитесь с одним из многих сообществ мемов Imgflip.

Как настроить мем?

• Вы можете перемещать текстовые поля и изменять их размер, перетаскивая их.Если вы используете мобильное устройство, Возможно, вам придется сначала установить флажок «Включить перетаскивание» в разделе «Дополнительные параметры».
• Вы можете настроить цвет шрифта и цвет контура рядом с тем местом, где вы вводите текст.
• Вы можете дополнительно настроить шрифт в разделе «Дополнительные параметры», а также добавить дополнительные текстовые поля. Imgflip поддерживает все веб-шрифты и шрифты Windows / Mac, включая полужирный и курсив, если они установлены на твое устройство. Также можно использовать любой другой шрифт на вашем устройстве. Обратите внимание, что Android и другие мобильные операционные системы могут поддерживать меньшее количество шрифтов, если вы не установите их самостоятельно.
• Вы можете вставить популярные или нестандартные наклейки и другие изображения, в том числе шляпы отморозков, разобраться с этим солнцезащитные очки, пузыри с надписью и многое другое. Поддерживаются прозрачность и изменение размера.
• Вы можете вращать, переворачивать и обрезать любые загружаемые вами шаблоны.
• Вы можете нарисовать, обвести контур или набросать на своем меме, используя панель прямо над изображением предварительного просмотра мема.
• Вы можете создавать «мем-цепочки» из нескольких изображений, расположенных вертикально, добавляя новые изображения с настройка «под текущим изображением».
• Вы можете удалить наш тонкий водяной знак imgflip.com (а также удалить рекламу и увеличить свое изображение творческие способности) с использованием Imgflip Pro или Imgflip Pro Basic.

Могу ли я использовать генератор не только для мемов?

Да! Генератор мемов — это гибкий инструмент для многих целей. Загружая собственные изображения и используя все настройки, вы можете создавать множество творческих работ, в том числе плакаты, баннеры, реклама и другая нестандартная графика.

Могу ли я создавать мемы с анимацией или видео?

Да! Анимированные шаблоны мемов будут отображаться при поиске в Генераторе мемов выше (попробуйте «попугай вечеринки»).Если вы не нашли нужный мем, просмотрите все шаблоны GIF или загрузите и сохраните свой собственный анимированный шаблон с помощью GIF Maker.

У вас есть дурацкий ИИ, который может писать за меня мемы?

Забавно спросите вы. Почему да, мы делаем. Ну вот: imgflip.com/ai-meme (предупреждение, может содержать пошлость)

10 простых (и забавных) генераторов изображений

На прошлой неделе умер мой компьютер. У меня есть новый, но я потерял свои рабочие заметки и закладки, поэтому я просматривал свои онлайн-архивы, чтобы восстановить скорость.Процесс представляет собой прогулку по переулку памяти, где я нашел множество генераторов изображений, с которыми я развлекался на протяжении многих лет. Они пригодятся, так как я не могу найти свой оригинальный диск Photoshop!

1. Демотиваторы

Despair, Inc. сделала себе имя, создав веселые пародии на классические мотивационные плакаты, которые вы видите на рабочих местах. Они также предоставляют генератор, чтобы вы могли сделать его самостоятельно.

2. Мини-инжир

Mini-Mizer поможет вам создавать виртуальные мини-фиги Lego, которые выглядят как разные фантастические персонажи или даже люди, которых вы знаете! Мини-фигура слева — это я в моей естественной среде обитания.Справа — приближение Мангеша в более формальной обстановке.

3. Макросы изображений

LOLcat Buildr делает именно это — помогает создавать LOLcats или макросы изображений. Загрузите картинку (нет, это не обязательно должна быть кошка) и добавьте подпись. Для классического макроса LOLcat используйте ударный шрифт по умолчанию. После того, как вы закончите свою работу, вы можете отправить ее в I Can Has Cheezburger с помощью одной кнопки.

4. Комиксы

Bitstrips — это социальная сеть, построенная на основе генератора комиксов.Создавайте своих персонажей, сохраняйте их и создавайте комиксы. Вы также можете общаться с другими пользователями и использовать их персонажей. Эта полоса основана на реальных событиях.

5. Комиксы

Генератор комиксов имеет каталог из сотен персонажей. Все, что вам нужно сделать, это заполнить всплывающие подсказки, хотя вы также можете переименовать полосу и делать заметки внизу. Это часть генератора пользовательских знаков, огромного списка изображений, которые вы можете персонализировать. И они действительно очень хотят продать вам магнит на холодильник с вашим индивидуальным изображением.

6. Знаки и сцены

Atom Smasher имеет набор настраиваемых сцен. Помимо сцены Колесо фортуны, вы можете написать свое имя на знаке ресторана, дорожном знаке или сообщении об ошибке.

7. Изготовитель кукол

Самое замечательное в Кукольнике Candybar состоит в том, что ваш персонаж всегда худощав, гибок, с длинными ногами и потрясающим гардеробом. Маленькие девочки, а именно две мои дочери, могут часами наряжаться и пробовать комбинации одежды.Вы можете сохранить символ в нескольких разных форматах, включая javascript, чтобы вы могли встроить его и наблюдать, как искрится фон и летают маленькие птички. Самый большой недостаток в том, что у вас ограниченный выбор оттенков кожи: белый или бледный.

8. Поиск слов

В сети довольно много генераторов поиска слов. Тот, который я нашел в Teacher Stuff, прост в использовании. Посмотрите, сколько из перечисленных слов и имен вы можете найти в головоломке. Они могут быть горизонтальными, вертикальными или диагональными.Когда вы создаете свой собственный, вы можете контролировать сложность и даже форму головоломки!

9. Постеры фильмов

Создайте свой собственный постер фильма с помощью этого приложения Flickr! Загрузите фотографию и добавьте столько кредитов, сколько захотите. Вы можете получить версию готового продукта в высоком разрешении и даже заказать полноразмерный плакат.

10. Речевые пузыри

Say What from Wigflip добавляет пузыри речи к вашим изображениям. Мне нравится этот генератор, когда у вас есть маленькая картинка или много чего сказать.Речевые пузыри не тратят впустую места, и вы можете добавить столько пузырей, сколько захотите. У Wigflip также есть приложение для создания пузырей речи без картинки.

Вы найдете гораздо больше генераторов изображений в блоге Generator. У вас есть личный фаворит, которого здесь нет?

Термо-синергетический фотоэлектрохимический генератор водорода, работающий в условиях концентрированного солнечного излучения.