Рейтинг фотографов

кукуруза	купидон
Чарские пески	Angelina	Eruption
Tales from the river.	Золотая осень	Autumn fours
Wild river	Чарские пески	Куколка
Lidia	Чарские пески	Весенняя Ингушетия.
Woman is art	Arina	Тепло осени…
Алтай	Чарские пески	Рассвет на Вилючинском
Misty land	Tre cime…	Lofoten.
***	Долгие горы	Maya
The river meanders.	Sveta	Masha
Розовое пробуждение….	Anna	Катя
Первый снег	«А ВОТ И Я»	Роза
Ekaterina	Моменты рассвета	***

Как красиво сделать фото классом в школе. Статьи Выпуск.ру

Удачно снять большую группу намного сложнее, чем сделать индивидуальный портрет. Для этого требуется правильно сгруппировать всех участников, одновременно привлечь их внимание, обеспечить всем равные условия освещения и резкости. Если Вы задумались о занятии школьной фотографией или Вас попросили снять класс для выпускного альбома, Вам будут полезны советы от наших мастеров. Далее мы расскажем об организации правильного освещения, коснемся технических вопросов и посоветуем несколько идей для фото класса в школе.

Совет 1. Подготовьтесь заранее

Это очень важно по двум причинам. Во-первых, время школьников строго регламентировано. Вы не сможете задерживать их всех неограниченно долго. Во-вторых, дети быстро начинают скучать и отвлекаться. Если готовиться при них дольше, чем это необходимо, будет трудно избежать зевков, морганий и повернутых не в ту сторону голов. Что нужно сделать заранее?

• Найдите подходящее место для съемки, осмотрите его, оцените фон и пространство.
• Композиция, позы и ракурсы — все это нужно обдумать накануне.
• Непосредственно перед съемкой проверьте оборудование, например, заряд и настройки камеры.

Во время подготовки обратитесь за помощью к учителю или завучу. Они неоднократно сталкивались со школьной фотосъемкой и могут подсказать, как красиво сделать фото с классом. Наверняка им известны удачные места для съемки, также они могут предупредить о каких-то особенностях учеников. Детям тоже нужно подготовиться к фотосъемке, поэтому важно заблаговременно предупредить каждого школьника и родителей.

Совет 2. Обеспечьте хороший свет

Правильное освещение — важнейшая составляющая любой фотографии. Обеспечить его в классе или другом школьном помещении непросто. Лампы часто дают неприятный желтый цвет, а естественного света от окна не хватает на всех участников группового портрета. Если есть возможность, лучше выйти на улицу.

Здесь тоже есть свои сложности. В солнечную погоду свет может оказаться слишком ярким. Это чревато резкими тенями и высвечиванием естественных оттенков. Проводите съемку до 11 утра или после 15, и вы избежите подобных проблем. Как вариант, можно зайти в тень — освещение все равно будет лучше, чем в здании. И еще хорошие фотографии получаются в облачный день.

Если все же приходится снимать в помещении, используйте вспышку. Чтобы сделать фото большого класса, обычно их нужно две. Речь идет не о встроенной вспышке — если она направляется в лицо, то создает плоское изображение. Нужен прибор, луч которого будет направлен в стену или на потолок.

Совет 3. Убедитесь, что у вас подходящая техника

Для общего фото лучше всего подойдет объектив с фокусным расстоянием от 35 до 50 мм. Но его необходимо размещать на некотором расстоянии от группы. Убедитесь, что места достаточно! Широкоугольный объектив можно использовать даже в маленьком помещении, но он искажает фигуры людей. Некоторые мастера специально используют такой прием. Нарушенные пропорции становятся фишкой и делают снимки оригинальными.

Штатив — полезное приобретение для школьного фотографа. Он устраняет риск дрожания рук, привлекает внимание учащихся и позволяет увеличивать время выдержки. Но слишком длинная выдержка часто приводит к отдельным размытым лицам, ведь кто-то обязательно двинется. Зато при съемке со штативом все кадры получаются с одинаковыми границами, так что при обработке их можно совмещать.

Еще 5 советов как сделать общее фото класса

1. Избегайте заметных вертикальных или горизонтальных линий на заднем плане. Такой фон отвлекает внимание и требует особенно тщательного выравнивания. Желательно, чтобы фон был однородным, но не слишком скучным.
2. Если рядом со школой есть небольшой сквер или аллея — это отличное место для съемки. Фотографии получатся намного более естественными и живописными, чем при фотосессии в спортзале. Деревья — приятный для глаз фон.
3. Часто школьников фотографируют на фоне стены с лозунгами, портретами или рисунками. В этом случае убедитесь, что попавшие в кадры слова или элементы рисунка не выглядят нелепо или чужеродно.
4. Есть простой прием, как сделать общее фото класса более эмоциональным и одновременно привлечь внимание участников. Попросите их одновременно что-то сделать: помахать руками, крикнуть «Ура!» или спеть куплет песни.
5. Ровные ряды учащихся выглядят скучновато. Постарайтесь придумать композицию поинтереснее. Пусть кто-то сидит, а кто-то стоит. Возможно, удастся сделать диагональные ряды. Если условия позволяют, пробуйте верхний и нижний ракурсы.

Рассмотреть все аспекты групповой съемки в одной статье невозможно. Мы не затронули тему индивидуальных портретов или вопрос образования цены на фото класса в школе. В нашем блоге Вы найдете еще много интересной информации, а если останутся вопросы, их можно задать по телефону. Помните, что в нашей компании Вы всегда можете заказать услуги профессиональной фотосъемки по демократичной стоимости!

Мир Без Людей (35 фото) • ВсеЗнаешь.ру

По ряду причин, люди эвакуируются или иным образом покидают многие места по всему миру — большие и маленькие, старые и новые. Собрав изображения пустынных районов в одном фоторепортаже, можно получить представление о том, как может выглядеть мир, если бы люди внезапно исчезли с планеты.

ВсеЗнаешь.ру собрал фотографии заброшенных строительных проектов, зон промышленных бедствий, разрушенных городских кварталов, городов, где жители покинули страну, чтобы избежать насилия или стихийных бедствий, покинутых олимпийских объектов, городов-призраков и многого другого.

1. Выведенный из эксплуатации железнодорожный туннель

2. Птицы суетятся и в одной из двух 152 метровых градирен на Атомной станции Bellefonte, в Голливуде, Штате Алабама

3. Терраса на вершине Уникальной башни Саторна (Sathorn Unique) в Бангкоке, Таиланд

49-этажное высотное здание в Бангкоке должно было состоять из роскошных квартир для сотен новых богатых тайских семей, но было оставлено незавершенным, когда в 1997 году разразился финансовый кризис в Азии. Теперь его называют «Башней призраков», это памятник ошибкам и объект любопытства туристов.

4. Растения растут на домах в заброшенной рыбацкой деревне Хоутоувань (Houtouwan) на острове Шэншань, к востоку от Шанхая

Горстка людей все еще живет в деревне на острове Шэншань, в которой когда-то жили более 2000 рыбаков. Отдаленная деревня, на одном из более чем 400 островов в архипелаге Шенгси, была заброшена в начале 1990-х годов, когда первые состоятельные жители, а затем и другие, уехали, стремясь оставить позади проблемы с образованием и доставкой продуктов питания.

5. Заброшенный стадион, используемый для бейсбольных матчей во время Олимпийских игр 2004 года, виден сквозь сорняки

6. Грозовые тучи и снегопад с озера Эри над временно закрытой трассой 5 ​​в Лакаванне, штат Нью-Йорк

7. Закрытые магазины доминируют в интерьере торгового центра Schuylkill Mall, во Фраквилле, штат Пенсильвания

8. Заброшенный торговый центр примерно в километре от огромного пожара и промышленных взрывов, которые сотрясали Тяньцзинь, Китай, в 2015 году

По меньшей мере 165 человек погибли в результате гигантских взрывов.

9. Вид на фасад заброшенного дома в селе Осурово Ярославской области, Россия

10. Дикая кошка сидит на баррикаде из мешков с песком, выступая в качестве границы «Зелёная линия», контролируемой буферной зоной ООН, столицу Кипра Никосию

11. В международном аэропорту Никосии, в буферной зоне на южной, греческой стороне разделенного города

12. Зона вылета пассажиров в заброшенном Никосийском международном аэропорту, Кипр

13. Обломки фургона заросли растениями в деревне Симачем в Северной Суматре, Индонезия

Деревня была заброшена после извержения горы Синабунг, так как считалось, что она находится слишком близко к все еще извергавшемуся вулкану.

14. Необитаемый старый фермерский дом во время ливня в северо-восточной части Сирспорта, штат Мэн

15. Лягушки обитают в мутных водах заброшенного тренировочного бассейна для спортсменов в олимпийской деревне на северных окраинах Афин, Греция

16. Ночное небо видно через поврежденные окна в контролируемом повстанцами городе Бинниш в провинции Идлиб, Сирия

17. Олень отдыхает в поле рапса возле села Ботсковичи, Беларусь

18. Вид на заброшенный город Консонно, недалеко от Милана, Италия

Отель «Консонно», построенный в 1962 году, должен был стать крупным торговым и развлекательным центром.

19. Песок заполняет заброшенный дом в Колманскопе, Намибия

Колманскоп был алмазодобывающим городом к югу от Намибии, построенным в 1908 году и покинутым в 1956 году. С тех пор пустыня медленно осваивала свою территорию, и песок наполнил здания. Где 350 немецких колонистов и более 800 местных рабочих жили в период своего расцвета 1920-х годов.

20. Заброшенный дом после урагана «Катрина» стоит в штате Луизиана

В 2005 году ураган «Катрина» вызвал наводнения, которые затопили Новый Орлеан и убили более 1500 человек.

21. Качели на территории детского сада покрыты сорняками в зоне отчуждения в Окуме, недалеко от разрушенной цунами Токийской энергетической компании (TEPCO) атомной электростанции «Фукусима-дайити», префектура Фукусима, Япония

Катастрофа в марте 2011 года привела к гибели почти 16 000 человек вдоль северо-восточного побережья Японии и более 2500 пропавших без вести.

22. Общий вид заброшенного дворцового комплекса бывшего президента Демократической Республики Конго (бывший Заир)

23. Внутренняя часть бетонных конструкций, называемых «хижина Quonset», рушится внутри Зоны Свободного порта Субик, провинция Замбалес, север Филиппин

Военно-морская база «Subic Bay» раньше была одной из крупнейших военных баз США за пределами материковой части США. Она была закрыта в 1992 году после того, как филиппинский сенат проголосовал за не продление аренды объекта.

24. Собака смотрит в окно заброшенного полуразрушенного дома в Гаване, Куба

25. Пыльные ключи находятся в почтовых ячейках подвала больницы на бывшей военно-морской верфи Мар-Айленд в Вальехо, штат Калифорния

Верфь датируется 1850-ми годами и была первой военно-морской базой США в Тихом океане. На пике Второй мировой войны на острове работало около 50 000 человек.

26. Трибуны заброшенного Олимпийского центре Canoe / Kayak Slalom расположен в Hellenikon, Афины

27. Растения захватили вход в дом в Иммерате, Германия

Иммерат стал городом-призраком, который был снесен ради добычи бурого угля. Обитателей переселили в новый городок.

28. Собаки гуляют в пустом Олимпийском парке, Рио-де-Жанейро, Бразилия

29. Деревья окружают заброшенный и разлагающийся фермерский дом, в Монтгомери, штат Алабама

30. Поврежденные дома после столкновений между членами ливийских проправительственных сил и ливийских революционеров, альянсом бывших повстанцев анти-Каддафи, в Бенгази, Ливия

31. Свет проникает через отверстия крыши заброшенного и разграбленного здания мастерской в Penallta Colliery в Генгюге, южный Уэльс

32. Дерево вырастает из двери заброшенного сарая в 30-километровой зоне отчуждения вокруг Чернобыльского ядерного реактора

33. На этой фотографии, сделанной 22 мая 2017 года, показаны новые автомобили Kandi Electric, которые долгое время припаркованы под виадуком в Ухане, провинция Хубэй в центральной части Китая

34. Вид изнутри на заброшенную усадьбу XIX века в Гуссайнвилле-Вье-Пайс, в 20 километрах к северу от Парижа

В 1972 году сельскохозяйственная деревня из 144 домов оказалась под прямым полетом аэропорта Руасси — Шарль-де-Голль, когда он открылся. Горожане начали покидать свои дома, не выдержав постоянного шума от пролетевших над головой пассажирских самолетов. В настоящее время лишь несколько семей остаются жить в том, что стало почти деревней-призраком.

35. Серый тюлень выходит на берег в Блейкни-Пойнт в Норфолке, Англия

источник

Рестайлинг принесёт паркетнику Changan CS35 Plus новый салон: первые фото

По неофициальным данным, китайцы могут не ограничиться изменениями лишь внешности и интерьера — не исключено, что кроссоверу еще достанется новый турбомотор. На домашний рынок такой SUV, скорее всего, выйдет в следующем году.

В гамме Changan кроссовер CS35 Plus появился в 2018-м, он считается вторым поколением, а «фамилия» понадобилась для того, чтобы отличать его от предшественника – «просто» CS35, ведь тот до сих пор в строю. На родине продажи обеих моделей суммируются, и там семейство теряет покупателей: по данным местных СМИ, в январе-октябре 2020-го реализовано 78 933 штуки, что на 28% меньше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Подстегнуть спрос к Плюсу должен помочь рестайлинг, фото такого паркетника опубликовало издание Autohome.

Итак, судя по шпионским кадрам, CS35 Plus достанутся иные бамперы, новые радиаторная решетка и светодиодные фары, по-другому оформят и противотуманки. Задние фонари по-прежнему в виде единой плашки, но при этом снизу добавили прозрачные секции. Пока неизвестно, изменились ли габариты модели. Длина актуального Плюса составляет 4335 мм, ширина – 1825 мм, высота – 1660 мм, колесная база – 2600 мм. К слову, «обычный» CS35 компактнее.

Внутри Changan CS35 Plus преобразился гораздо существеннее, тут – новая передняя панель со спрятанными в одну линию дефлекторами обдува, другие рулевое колесо и блок управления «климатом», появилась полноценная виртуальная «приборка». Еще заменили центральный тоннель – со стороны переднего пассажира теперь красуется ручка.

Некоторые китайские профильные медиа также считают, что паркетник мог получить бензиновую «турбочетверку» 1.5. К примеру, на кроссе Changan Uni-T такой мотор выдает 180 л.с., этот паркетник доступен с семиступенчатой роботизированной коробкой с двумя сцеплениями. Дореформенный CS35 Plus оснащается «атмосферником» 1.6 и турбомотором 1.4 мощностью 128 и 158 л.с. соответственно. Первый двигатель работает в паре с 5МКП, 6АКП или вариатором, второму положена только 7DCT. Привод же в любом случае только передний.

На домашний рынок обновленный паркетник, вероятно, выйдет в следующем году.

Дореформенный Changan CS35 Plus

1 / 4

Дореформенный Changan CS35 Plus

2 / 4

Дореформенный Changan CS35 Plus

3 / 4

Дореформенный Changan CS35 Plus

4 / 4

Семейство Changan CS35 представлено и в России, причем у нас их результаты продаж считаются отдельно. По итогам января-сентября 2020-го кросс с приставкой Plus возглавляет личный рейтинг марки: дилерам было отгружено 2398 машин. Ну а «просто» CS35 за тот же период разошелся тиражом лишь в 208 экземпляров. Скорее всего, обновленный Плюс доберется до РФ, но о сроках говорить пока рано.

Кстати, в прошлом году Kolesa.ru испытал Changan CS35 Plus, все подробности – в нашем материале.

Макдоналдс предлагает вырастить собственный огород прямо в заведении (Фото)

На две недели Макдоналдс на Большой Дорогомиловской улице станет городской фермой, где в свете розовых «фито-ламп» можно будет вырастить различные овощи, используя специальную AR-маску.

Любой желающий сможет навести камеру смартфона на QR-код и вырастить виртуальный салат или помидоры. При желании рядом с предприятием также можно получить настоящие семена растений для своего домашнего мини-огорода.

Не так давно Макдоналдс запустил кампанию «Своё всегда вкуснее», построенную на любви россиян к выращиванию собственных овощей и фруктов.

На подоконниках жителей городов можно увидеть овощную рассаду, зелень и даже небольшие фруктовые деревья, растущие под специальными фито-лампами. Именно поэтому окна садоводов-любителей чаще всего можно определить по характерному освещению.

Использование стаканчиков Макдоналдс в качестве кашпо для растений очень популярно у многих садоводов. Чтобы поддержать хобби россиян, компания подготовила брендированные горшки для домашней рассады: внешне они выглядят как стаканчики Макдоналдс, выполнены из матовой керамики и определенно впишутся в любой интерьер.

С помощью AR-маски в Instagram можно будет посмотреть, как такой горшок для растений впишется в интерьер дома, а если разместить ее наиболее креативным образом, можно будет выиграть настоящее кашпо.

«Запуском этой кампании мы хотели еще раз подчеркнуть, насколько важно для Макдоналдс использовать только натуральные ингредиенты от локальных поставщиков. Мы надеемся, что сможем вдохновить многих на создание собственного мини-огорода у себя дома, ведь своё всегда вкуснее», — отметила Дарья Назаркина, вице-президент по маркетингу Макдоналдс в России.

***

Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в 

Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail

китайских авто — Страница не найдена

Китайские автомобили Рус

• Китайские автомобили
  • Все
  • Легковые автомобили
  • Внедорожники
  • Внедорожники
  • Автобусы
  • Грузовые автомобили
  • Электромобили
• Фото
• Испытания на безопасность
• Данные о продажах
• Бренды
  • Все
  • Haval
  • Chery
  • Geely
  • Лифан
  • Великая стена
  • Дунфэн
  • Чанган
  • Brilliance
  • FAW
  • Zotye
  • Другие автомобили

• Chery
  • Тигго 8
  • Tiggo 8 Pro
  • Tiggo 7 Pro
  • Тигго 5
  • Тигго 4
  • Тигго 3
  • Тигго 2
  • CheryExeed TXL
  • Tiggo FL
  • Тигго
  • Другие автомобили
• Geely
  • Джили Атлас
  • Джили Кулрей
  • Emgrand X7
  • GS
  • Тугелла
  • Эмгранд EC7
  • Другие автомобили
• Haval
  • Haval F7
  • Haval F7x
  • Haval Jolion
  • Haval H6
  • Haval H9
  • Haval H5
  • Другие автомобили
• Лифан
  • X70
  • X60
  • Х50
  • Мурман
  • Солано II
  • Другие автомобили
• Чанган
  • Changan CS35 плюс
  • Changan CS35
  • Changan CS55
  • Changan CS75 FL
  • Другие автомобили
• Дунфэн
  • DongFeng AX7
  • Донгфэн 580
  • DongFeng h40 Кросс
  • DongFeng S30
  • Другие автомобили
  • Грузовики Dongfeng
• FAW
  • Besturn X80
  • Besturn X40
  • Другие автомобили
  • Грузовики FAW
• Великая стена
  • Поэр
  • Вингл 7
  • Наведение H5
  • Hover h4 Новый
  • Парение h4
  • Ховер
  • Вингл 5
  • Сейф
  • Олень
  • Другие автомобили
• GAC
  • GAC GS8
  • GAC GS5
  • GAC GN8
  • Другие автомобили
• JAC
  • Jac S3
  • Jac S5
  • Jac S7
  • Jac J7
  • Jac T6
  • Jac iEV7S
  • Другие автомобили
• Другие
  • Автобусы ►
    • Донгфэн
    • Золотой дракон
    • Higer
    • Кинг Лонг
    • Мудан
    • SHEN LONG
    • Щучи
    • Ютонг
  • Грузовики ►
    • BAW
    • Beifang
    • CAMC
    • Донгфэн
    • FAW
    • Foton
    • JAC
    • Дзимбэй
    • JMC
    • Howo
    • Шэньси
    • Юэцзинь
  • BAIC
  • Brilliance
  • BYD
  • Чанфэн
  • Foton
  • Хафэй
  • Хайма
  • Гавайи
  • JMC
  • Landwind
  • MG
  • Корос
  • Roewe
  • Zotye
  • ZX Авто
  • Прочие…

• На главную
  
• Фотографии
  
• Испытания на безопасность
  
• Данные о продажах автомобилей
  
• Иностранные бренды
  

• Седаны, хэтчбеки
  
• Грузовики 6
• 
  9000
• Внедорожники
• Электромобили
  

• Бездорожье в России

Страница не найдена: ((

Электронная почта: inbox @ chinamobil.RU

Подать заявку на визу в США | Фотографии и отпечатки пальцев

Фотографии и отпечатки пальцев

На этой странице:

---

Обзор

При подаче заявления на неиммиграционную визу вам необходимо загрузить цифровую фотографию , сделанную в течение последних шести месяцев , как часть заполнения и подачи анкеты на визу DS-160. Вы также должны принести распечатанную копию вашей фотографии в посольство / консульство США в день собеседования.У вас также будут сняты отпечатки пальцев, когда вы прибудете на собеседование в посольство / консульство США.

Отпечатки пальцев

У заявителей на визу

снимают отпечатки пальцев в посольстве / консульстве США в рамках собеседования на получение визы. Во время процесса подачи заявления на визу, обычно на собеседовании, быстро делается цифровой сканер отпечатков пальцев без чернил. У некоторых кандидатов отпечатки пальцев не требуются, в том числе:

• Кандидаты, путешествующие по официальным государственным делам
• Кандидаты в возрасте до 14 лет и старше 79

Требования к фотографиям

Фотография вашего заявления на визу должна соответствовать определенным критериям в отношении размера и содержания.Отправка фотографий, не соответствующих этим критериям, может задержать процесс подачи заявления на визу. Чтобы отразить вашу нынешнюю внешность, ваше фото должно быть сделано в течение последних шести месяцев. Если вы продлеваете предыдущую визу, это обычно означает, что ваша фотография не должна совпадать с той, которая была на вашей старой визе.
Если ваша фотография не соответствует требованиям, вам необходимо будет предоставить новую фотографию до обработки вашей визы, даже если система подачи заявок на визу приняла ее как загрузку цифровой фотографии.

Размер головки
На фотографии должна быть изображена вся голова, от макушки до подбородка. На хорошей фотографии высота вашей головы будет составлять 1-1-3 / 8 дюйма (от 25 до 35 мм) или заполнять от 50% до 70% фотографии, например:

Размеры фото
Ваша фотография должна быть квадратной формы 5 см x 5 см, то есть высота фотографии должна совпадать с ее шириной.Минимальные размеры фотографии — 600 x 600 пикселей (высота x ширина). Максимальные размеры — 1200 пикселей x 1200 пикселей (высота x ширина).

Ориентация головы
Ориентация головы важна при фотографировании на визу. Сфокусируйтесь на фотографии так, чтобы было видно ваше лицо анфас. Смотрите прямо в камеру и убедитесь, что ваши глаза открыты. Фон
Область позади вас на фотографии должна быть незагроможденной, белой или кремовой.Для достижения наилучших результатов сядьте на простой белый или кремовый фон. Ваша фотография или цифровое изображение должно быть:

• Цветное
• Снято за последние 6 месяцев, чтобы отразить вашу текущую внешность.
• С нейтральным выражением лица и открытыми глазами
• Снимается в одежде, которую вы обычно носите ежедневно
  • На фотографии нельзя носить униформу, за исключением религиозной одежды, которую носят ежедневно.
  • Не носите шляпу или головной убор, закрывающие волосы или линию роста волос, кроме случаев повседневного ношения в религиозных целях. Ваше лицо должно быть видно полностью, а головной убор не должен отбрасывать тени на ваше лицо.
  • Наушники, беспроводные устройства громкой связи и подобные предметы недопустимы на вашей фотографии.
  • Очки : с 1 ноября 2016 года на фотографиях для визы больше нельзя будет использовать очки. Для получения дополнительной информации о требованиях к фотографиям посетите https: // travel.state.gov/content/travel/en/us-visas/visa-information-resources/photos.html.
  • Если вы обычно носите слуховой аппарат или аналогичные изделия, они могут быть надеты на вашем фото.

Дополнительная информация

Для получения дополнительной информации о спецификациях фотографий для визовых заявлений посетите веб-сайт Государственного департамента.

У Государственного департамента также есть ответы на часто задаваемые вопросы о фотографиях.

Восстановление фото на базе AI / Хабр

Всем привет! Я инженер-исследователь в команде компьютерного зрения Mail.ru Group. В этой статье я расскажу о том, как мы создали проект по реставрации старых военных фотографий на основе искусственного интеллекта. Что такое «восстановление фото»? Он состоит из трех этапов:

• находим все дефекты изображения: трещины, потертости, дыры;
  
• красим обнаруженные дефекты, исходя из значений пикселей вокруг них;
  
• раскрашиваем изображение.
  

Далее я опишу каждый шаг восстановления фотографий и расскажу, как мы получили данные, какие сети тренировали, чего добились и какие ошибки сделали.

Мы хотим найти все пиксели, связанные с дефектами загруженной фотографии. Во-первых, нам нужно выяснить, какие изображения будут загружать люди. Мы поговорили с основателями проекта «Бессмертный полк», некоммерческой организации, хранящей старые фотографии времен Второй мировой войны, которые поделились с нами своими данными.Проанализировав его, мы заметили, что люди загружают в основном индивидуальные или групповые портреты с умеренным или большим количеством дефектов.

Затем нужно было собрать обучающий набор. Обучающий набор для задачи сегментации — это изображение и маска, на которых отмечены все дефекты. Самый простой способ сделать это — позволить экспертам создать маски сегментации. Конечно, люди очень хорошо умеют находить дефекты, но это займет слишком много времени.

Чтобы отметить дефектные пиксели на одной фотографии, может потребоваться один час или целый рабочий день.Поэтому собрать обучающий набор из более чем 100 изображений за несколько недель непросто. Вот почему мы пытались расширить наши данные и создали собственные дефекты: мы делали хорошую фотографию, добавляли дефекты, используя случайные обходы изображения, и в итоге получали маску, показывающую части изображения с дефектами. Без дополнений у нас есть 68 фотографий, помеченных вручную, в обучающем наборе и 11 фотографий в проверочном наборе.

Самый популярный подход к сегментации: возьмите Unet с предварительно обученным кодировщиком и минимизируйте сумму BCE (двоичная кросс-энтропия) и DICE (коэффициент Соренсена – Дайса).

Какие проблемы возникают, когда мы используем этот подход сегментации для нашей задачи?

• Даже если кажется, что на фотографии масса дефектов, что она очень старая и ветхая, область с дефектами все равно намного меньше неповрежденной. Чтобы решить эту проблему, мы можем увеличить положительный вес класса в BCE; оптимальным весом будет соотношение чистых пикселей к дефектным.
  
• Вторая проблема заключается в том, что если мы используем нестандартный Unet с предварительно обученным кодировщиком (например, Albunet-18), мы теряем много позиционных данных.Первый слой Albunet-18 состоит из свертки с ядром 5 и шагом, равным двум. Это позволяет сети работать быстро. Мы потратили чистое время работы, чтобы лучше локализовать дефекты: мы удалили максимальное объединение после первого слоя, уменьшили шаг до 1 и уменьшили ядро ​​свертки до 3.
  
• Если мы работаем с небольшими изображениями, сжимая их, например, до 256 x 256 или 512 x 512 пикселей, то мелкие дефекты исчезнут из-за интерполяции. Следовательно, нам нужно работать с изображениями большего размера.В настоящее время мы сегментируем дефекты в производственных фотографиях размером 1024 x 1024. Вот почему нам пришлось обучить сеть на больших кадрах изображения. Однако это вызывает проблемы с небольшим размером пакета на одном графическом процессоре.
  
• Во время обучения мы можем разместить около 20 изображений на одном GPU. Из-за этого мы получаем неточные значения среднего и стандартного отклонения в слоях BatchNorm. Мы можем решить эту проблему с помощью In-place BatchNorm, который, с одной стороны, экономит место в памяти, а с другой стороны, имеет версию Synchronized BatchNorm, которая синхронизирует статистику по всем графическим процессорам.Теперь мы вычисляем значения среднего и стандартного отклонения не для 20 изображений на одном графическом процессоре, а для 80 изображений с 4 графических процессоров. Это улучшает чистую сходимость.
  

Наконец, увеличив вес BCE, изменив архитектуру и используя In-place BatchNorm, мы улучшили сегментацию. Однако было бы не слишком дорого сделать что-то еще лучше, добавив Test Time Augmentation. Мы можем запустить сеть один раз на входном изображении, затем отразить его и повторно запустить сеть, чтобы найти все мелкие дефекты.

Сеть сходится за 18 часов на четырех GeForce 1080Ti. Вывод занимает 290 мс. Это довольно долго, но это цена нашей работы лучше, чем по умолчанию. Валидация DICE равна 0,35, а ROCAUC — 0,93.

То же самое с задачей сегментации, которую мы использовали в Unet. Для рисования мы загружаем исходное изображение и маску, где мы отмечаем все чистые области единицами и нулями — все пиксели, которые мы хотим нарисовать. Вот как мы собирали данные: для любой фотографии из набора данных изображений с открытым исходным кодом, например OpenImagesV4, мы добавляем дефекты, аналогичные тем, которые мы видим в реальной жизни.Затем мы обучили сеть восстанавливать недостающие части.

Как мы можем модифицировать Unet для этой задачи?

Мы можем использовать частичную свертку вместо исходной. Идея состоит в том, что когда мы сворачиваем область с некоторым ядром, мы не принимаем во внимание значения дефектных пикселей. Это делает рисунок более точным. Мы показываем вам пример из недавней статьи NVIDIA. Они использовали Unet с двухмерной сверткой по умолчанию на среднем рисунке и частичной сверткой — на картинке справа.

Тренировали сеть пять дней. В последний день мы заморозили BatchNorms, чтобы границы окрашенной части были менее заметными.

Чистая обработка одного изображения 512 x 512 занимает 50 мс. PSNR валидации равен 26,4. Однако вы не можете полностью полагаться на метрики в этой задаче. Чтобы выбрать лучшую модель, мы запускаем несколько хороших моделей на оценочных изображениях, анонимизировали результаты, а затем голосовали за те, которые нам понравились больше всего. Вот как мы выбрали нашу окончательную модель.

Я уже упоминал ранее, что мы искусственно добавили некоторые дефекты в чистые изображения.Вы всегда должны отслеживать максимальный размер добавленных дефектов во время обучения; в случае, когда вы загружаете в сеть изображение с очень большим дефектом, с которым он никогда не работал на этапе обучения, сеть выйдет из строя и даст неприменимый результат. Поэтому, если вам нужно исправить крупные дефекты, пополните ими свой тренировочный набор.

Вот пример того, как работает наш алгоритм:

Мы сегментировали дефекты и закрасили их; третий шаг — реконструкция цвета. Как я уже говорил, среди фотографий Бессмертного полка много индивидуальных и групповых портретов.Мы хотели, чтобы наша сеть хорошо с ними работала. Мы решили придумать собственную раскраску, поскольку ни один из существующих сервисов не мог раскрасить портреты быстро и эффективно. Мы хотим, чтобы наши раскрашенные фотографии были более правдоподобными.

GitHub имеет популярный репозиторий для раскрашивания фотографий. Он работает хорошо, но по-прежнему имеет некоторые проблемы. Например, он склонен красить одежду в синий цвет. Вот почему мы его тоже отвергли.

Итак, мы решили создать алгоритм раскраски изображения.Самая очевидная идея: возьмите черно-белое изображение и предскажите три канала: красный, зеленый и синий. Однако мы можем облегчить нашу работу: работать не с цветовым представлением RGB, а с цветовым представлением YCbCr. Компонент Y — это яркость (яркость). Загруженное черно-белое изображение — это канал Y, и мы собираемся использовать его повторно. Теперь нам нужно предсказать Cb и Cr: Cb — это разница синего цвета и яркости, а Cr — разница красного цвета и яркости.

Почему мы выбрали представление YCbCr? Человеческий глаз более чувствителен к изменениям яркости, чем к изменениям цвета.Вот почему мы повторно используем компонент Y (яркость), к которому человеческий глаз наиболее чувствителен, и прогнозируем Cb и Cr, с которыми мы можем ошибиться, поскольку мы не можем очень хорошо заметить искажение цвета. Эта особенность широко использовалась на заре цветного телевидения, когда пропускной способности канала было недостаточно для передачи всех цветов. Изображение передавалось в YCbCr без изменений до компоненты Y, а Cb и Cr были уменьшены вдвое.

Мы можем взять Unet с предварительно обученным кодировщиком и минимизировать потери L1 между существующими значениями CbCr и прогнозируемыми.Мы хотим раскрашивать портреты, поэтому, помимо фотографий OpenImages, нам нужно больше фотографий для конкретных задач.

Где взять раскрашенные фотографии людей в военной форме? В Интернете есть люди, которые раскрашивают старые фотографии в качестве хобби или за плату. Они делают это очень осторожно, стараясь быть очень точным. Когда они раскрашивают форму, погоны и медали, они ссылаются на архивные материалы, поэтому результаты их работы заслуживают доверия. Всего было использовано 200 раскрашенных вручную картинок с людьми в военной форме.

Другой полезный источник данных — это сайт Рабоче-Крестьянской Красной Армии. Один из его основателей сфотографировался практически в любой советской униформе времен Второй мировой войны.

На некоторых снимках он имитировал позы людей из известных архивных фотографий. Хорошо, что его фотографии имеют белый фон: это позволило нам очень хорошо дополнить данные, добавив на задний план различные природные объекты. Также мы использовали обычные портреты, дополнив их знаками отличия и прочей атрибутикой военного времени.

Мы обучили AlbuNet-50 — это Unet, который использует предварительно обученный ResNet-50 в качестве кодировщика. Сетка стала давать адекватные результаты: кожа розовая, глаза серо-голубые, погоны желтоватые. Однако проблема заключалась в том, что некоторые области на фотографии остаются нетронутыми. Это было вызвано тем, что по ошибке L1 найти такой оптимум, при котором лучше ничего не делать, чем пытаться предсказать какой-то цвет.

Мы сравниваем наш результат с фотографией Ground Truth — ручной раскраской, выполненной Klimbim

Как мы можем решить эту проблему? Нам нужен дискриминатор: нейронная сеть, которая получит изображение и сообщит нам, реалистично оно выглядит или нет.Одна из картинок ниже раскрашена вручную, другая — нашим генератором AlbuNet-50. Как человек различает фотографии, раскрашенные вручную и автоматически? Посмотрев на детали. Можете ли вы сказать, где находится автоматически раскрашенная фотография с помощью нашего базового решения?

Ответ

картинка слева раскрашивается вручную, справа — автоматически.

Мы используем дискриминатор из бумаги

Self-Attention GAN

. Это небольшая свёрточная сеть с так называемым самовниманием, встроенным в верхние слои.Это позволяет «уделить больше внимания» деталям изображения. Мы также используем спектральную нормализацию. Более подробную информацию вы можете найти в упомянутой выше статье. Мы тренировали сеть с комбинацией потерь L1 и потерь от дискриминатора. Теперь сетка лучше раскрашивает детали изображения, а фон выглядит более однородным. Еще один пример: слева работа сетью, обученной только с убытком L1; справа — с комбинацией потерь дискриминатора L1.

Процесс обучения занял два дня на четырех видеокартах GeForce 1080Ti.На обработку изображения 512 x 512 требуется 30 мсек. Проверка MSE — 34.4. Как и в случае с рисованием, метрики вы не хотите полагаться на метрики. Вот почему мы выбрали шесть моделей с лучшими показателями валидации и вслепую проголосовали за лучшую.

Когда мы уже создали производственную систему и запустили веб-сайт, мы продолжили эксперименты и пришли к выводу, что лучше минимизировать не попиксельные потери L1, а потери восприятия. Чтобы рассчитать это, мы передаем сетевые прогнозы и наземную фотографию в сеть VGG-16, берем карты характеристик на нижних слоях и сравниваем их с MSE.Такой подход закрашивает больше областей и дает более красочные результаты.

Unet — довольно крутая модель. При первой задаче сегментации мы столкнулись с проблемой во время обучения и работы с изображениями высокого разрешения, поэтому мы используем In-Place BatchNorm. В нашей второй задаче (Inpainting) мы использовали частичную свертку вместо стандартной, и это позволило нам получить лучшие результаты. При работе над раскрашиванием мы добавили небольшую сеть дискриминатора, которая штрафовала генератор за нереалистичные изображения.Мы также использовали потерю восприятия.

Вывод второй — оценщики необходимы. Причем не только на этапе создания масок сегментации, но и для проверки окончательного результата. В итоге мы даем пользователю три фотографии: исходное изображение с закрашенными дефектами, раскрашенное фото с закрашенными дефектами и просто раскрашенное на случай, если алгоритм поиска дефектов и закрашивания ошибся.

Мы сделали несколько снимков из проекта «Военный альбом» и обработали их по этим нейросетям.Вот результаты, которые мы получили:

Более того, здесь вы можете более подробно ознакомиться с исходными изображениями и всеми этапами обработки.

STERVUS.RU

Ищу клиентов. Просто свяжитесь со мной, если вам интересно.

Обновлений:

15.10.2015

Добавлены первые части моделей Elsa и Christina Clark (72+).

15.09.2015

Вторая часть модели Christina Clark Добавлена ​​ галерей (49 фото).

15.08.2015

Добавлена ​​первая часть модели Lolo в галереях (88 фото + видео).

15.07.2015

Добавлена ​​десятая часть «Фото клиентов», теперь с сайта TrashBagBondage.Com (61 фото).

15.06.2015

Добавлена ​​тридцать шестая часть галереи «За кадром», теперь с моделями Chantelle и Ricci (50 фото).

15.05.2015

Добавлен новый раздел — «Юмор о бондаже». В основном русскоязычная, но может быть интересна и без текстов (9 фото).

15.04.2015

Добавлена ​​тридцать пятая часть галереи «За кадром», теперь уже с моделью Pti4ka (21 фото).

10.03.2015

Седьмая часть модели Satisfaction Girl Добавлено галерей (77 фото + видео).

14.02.2015

Добавлена ​​тридцать четвертая часть галереи «За кадром», теперь с моделью Alice Lee (25 фото)

14.01.2015

Добавлена ​​девятая часть «Фотографии клиентов», теперь с сайта TrashBagBondage.Com (25 фото).

07.12.2014

Добавлена ​​тридцать третья часть галереи «За кадром», теперь с моделями Chantelle и Marvita (22 фото)

14.11.2014

Первая часть Sasha Swift Добавлена ​​ галерей. Теперь вместе с Кристиной Кларк . (49 фото)

17.10.2014

Третья часть Catt галереи добавлены.(69 фото + ролик)

13.09.2014

Добавлена ​​восьмая часть «Фото клиентов», теперь с сайта CutieInBondage.Com (42 фото).

02.08.2014

Добавлена ​​тридцать вторая часть галереи «За кадром», теперь уже с моделью Розанка (20 фото)

07.07.2014

Девятая часть Alice Lee Добавлено галерей. (51 фото)

15.06.2014

Добавлена ​​седьмая часть «Фотографии клиентов», теперь с сайта TrashBagBondage.Com (60 фото).

10.05.2014

Добавлена ​​тридцать первая часть галереи «За кадром», теперь с моделью Chantelle (30 фото)

03.04.2014

Добавлены тридцать часть галерей «За кадром», теперь с моделью Liska (17 фото + клип)

08.03.2014

Шестая часть Приветливые галерей добавлены. (54 фото)

18.02.2014

Добавлена ​​шестая часть «Фото клиентов», теперь с сайта CutieInBondage.Com (42 фото).

01.02.2014

Вторая часть Трагическая Венера Добавлена ​​ галерей. (58 фото + ролик)

31.12.2013

Седьмая часть Розанка Добавлена ​​ галерей.(83 фото)

19.12.2013

Шестая часть Indigo Добавлена ​​ галерей. (49 фото)

01.12.2013

Добавлена ​​пятая часть «Фото клиентов», теперь с сайта TrashBagBondage.Com (53 фото).

15.11.2013

Добавлена ​​двадцать девятая часть галереи «За кадром», теперь с моделями Miras , Rozanka и Marvita (21 фото)

31.10.2013

Добавлена ​​девятая часть галерей модели Marvita (79 фото).

16.10.2013

Добавлена ​​четвертая часть «Фото клиентов», теперь с сайта CutieInBondage.Com (43 фото).

30.09.2013

Первая часть Трагическая Венера Добавлена ​​ галерей.(48 фото + клип)

31.08.2013

Добавлена ​​двадцать восьмая часть галереи «За кадром», теперь уже с моделью Gatitta (39 фото).

15.08.2013

Добавлена ​​двадцать седьмая часть галереи «За кадром», теперь с моделями Liska и Miss Love (22 фото).

31.07.2013

Восьмая часть галереи модели Alice Lee (33 фото).

15.07.2013

Двадцатая шестая часть добавлена ​​за сценой галереи, теперь с моделью Chantelle (39 фото).

30.06.2013

Добавлена ​​двадцатая пятая часть закулисных галерей, теперь с моделями Miras и Rozanka (47 фото).

16.06.2013

Добавлена ​​третья часть «Фотографии клиентов», теперь с сайта TrashBagBondage.Com (44 фото).

15.05.2013

Добавлена ​​двадцатая четвертая часть галереи за сценой, теперь с моделью Lolo (42 фото).

27.04.2013

Добавлена ​​пятая часть Indigo галерей.(35 фото)

15.04.2013

Пятая часть Добавлены приветливые галерей. (46 фото)

31.03.2013

Двадцатая третья часть добавлена ​​за сценой галереи, теперь с моделями Chantelle и Chica Chiquita (54 фото).

15.03.2013

Добавлена ​​двадцатая часть закулисных галерей, теперь уже с моделью Розанка (31 фото).

01.03.2013

Добавлена ​​вторая часть «Фото клиентов», теперь с сайта TrashBagBondage.Com (58 фото).

16.02.2013

Добавлена ​​первая двадцатая часть галереи за сценой, теперь с моделью Gatitta (94 фото).

31.12.2012

Вторая часть Pti4ka Добавлена ​​ галерей.(54 фото + клип)

16.12.2012

Шестая часть Chantelle Добавлена ​​ галерей. Теперь вместе с Розанка . (44 фото + клип)

30.11.2012

Добавлена ​​двадцатая часть галереи за сценой, теперь с моделью Marvita (37 фото).

15.11.2012

Добавлена ​​девятнадцатая часть закулисных галерей, теперь с моделью Allishka (34 фото).

31.10.2012

Добавлена ​​восемнадцатая часть закулисных галерей, теперь с моделями Alexa и Satisfaction Girl (18 фото + полноразмерный клип).

15.10.2012

Вторая часть Gatitta Добавлена ​​ галерей (41 фото + ролик).

15.09.2012

		Добавлена ​​семнадцатая часть галереи «За кадром», теперь с моделями Liska и Miss Love (32 фото).
		И добавлен клип с моделями Alexa и Catt .

30.08.2012

Добавлена ​​шестнадцатая часть галереи «За кадром», теперь с моделями Chantelle и Rozanka (73 фото).

15.08.2012

Часть четвертая Приветливые добавлены галерей (24 фото).

31.07.2012

Добавлена ​​пятнадцатая часть галереи «За кадром», теперь уже с моделью Pti4ka (32 фото).

15.07.2012

		Добавлена ​​восьмая часть галерей модели Marvita (46 фото).
		Старый клип с моделью Satisfaction Girl заменен новым (продолжительностью 6 минут вместо 1).

30.06.2012

В первую часть галереи добавлена ​​модель Alexa , теперь вместе с моделью Satisfaction Girl (110 фото).

15.06.2012

Добавлена ​​четырнадцатая часть галереи «За кадром», теперь с моделью Gatitta (45 фото).

15.05.2012

Добавлена ​​тринадцатая часть галереи «За кадром», теперь с моделями Chantelle и Ricci (50 фото).

30.04.2012

Добавлена ​​двенадцатая часть галереи «За кадром», теперь уже с моделью Lolo (27 фото + 2 ролика).

15.04.2012

Добавлена ​​первая часть галереи модели Miss Love (45 фото + ролик).

30.03.2012

Добавлена ​​пятая часть галереи модели Розанка (40 фото).

15.03.2012

		Добавлена ​​одиннадцатая часть галереи «За кадром», теперь уже с моделью Affable (38 фото).
		И клип с моделью Satisfaction Girl .

29.02.2012

		Добавлена ​​десятая часть галерей «За кадром», теперь уже с моделью Pti4ka (51 фото).
		И клип с моделью Alexa .

16.02.2012

Седьмая часть галереи моделей Alice Lee и Satisfaction Girl (80 фото + клип).

31.01.2012

Первая часть галереи модели Liska (33 фото + ролик).

---

25.12.2011
С Рождеством !!!

К видео добавлена ​​рождественская песня «Kinky Games».

13.12.2011

Добавлена ​​третья часть галереи модели Мирас . Теперь вместе с моделью Розанка (21 фото + ролик).

30.11.2011

Добавлена ​​первая часть галереи модели Gatitta .(69 фото + ролик).

16.11.2011

Добавлена ​​девятая часть закулисных галерей, теперь с моделью Alice Lee (46 фото).

31.10.2011

Добавлена ​​седьмая часть галереи модели Marvita (23 фото).

18.10.2011

		Добавлена ​​восьмая часть закулисных галерей, теперь с моделями Alexa и Satisfaction Girl (37 фото).
		Добавлен короткий (~ 20Мб) ролик с моделью Affable , убегает из мусорного мешка.

16.09.2011

Добавлена ​​первая часть галереи модели Blue Flame (48 фото + ролик).

31.08.2011

С любезного разрешения заказчика первая часть галерей Мирас вместе с Розанкой теперь расширена до 141 фотографии.

17.08.2011

Добавлена ​​седьмая часть за сценой, галереи, теперь с моделью Alexa (59 фото + 2 ролика).

31.07.2011

		Добавлена ​​пятая часть фотографий модели Chantelle (48 фото).
		Добавлен полноразмерный (~ 41Мб) клип с моделью Satisfaction Girl , убегающей от бального галстука.

16.07.2011

Добавлена ​​шестая часть закулисных фото. Теперь с моделью Gatitta (37 фото + клип).

30.06.2011

Вторая часть Miras добавлено галерей, теперь вместе с Marvita (105 фото + клип).

15.06.2011

Первая часть добавлена ​​ Мирас галерей, теперь вместе с Розанкой (38 фото + ролик).

31.05.2011

Вторая часть Розанка Добавлена ​​ галерей (86 фото + ролик).

16.05.2011

		Третья часть Приветливые добавлены галерей (49 фото).
		Добавлен средний (~ 30Мб) клип с моделью Alice Lee — просто фут-фетиш, без бондажа.

01.05.2011

Пятая часть Marvita Добавлена ​​ галерей. (53 фото + клип).

19.04.2011

Вторая часть Приветливые галерей добавлены. (90 фото + ролик).

30.03.2011

Четвертая часть Добавлена ​​ Chantelle галерей, теперь вместе с Marvita .(52 фото + клип).

15.03.2011

Третья часть Marvita Добавлены галерей. (96 фото + клип).

28.02.2011

Вторая часть Marvita Добавлена ​​ галерей.(99 фото + ролик).

15.02.2011

Шестая часть Alice Lee добавлено галерей. (40 фото + клип).

30.01.2011

Добавлена ​​первая часть Pti4ka галерей.(77 фото + ролик).

---

29.12.2010

Вторая часть Catt галереи добавлены. (25 фото + ролик).

15.12.2010

Первая часть Marvita Добавлена ​​ галерей.(33 фото).

28.11.2010

Пятая часть Alice Lee добавлено галерей. (81 фото + ролик).

14.11.2010

Первая часть Розанка Добавлена ​​ галерей.(43 фото + ролик).

29.10.2010

		Добавлена ​​пятая часть закулисных фото. Теперь с моделями Rozanka и Chantelle (35 фото).
		Добавлен полноразмерный (~ 58Мб) клип, модели Alexa Catt скручены вместе.

12.10.2010

Добавлена ​​четвертая часть закулисных фото. Теперь с моделями Alexa и Catt (21 фото + ролик).

28.09.2010

Добавлена ​​третья часть закулисных фото.Теперь с моделью Marvita (43 фото).

15.09.2010

		Добавлена ​​вторая часть закулисных фото. Теперь с моделями Chantelle и Ricci (35 фото).
		Маленький (~ 22) зажим добавлен к модели Chantelle , скрученной в носки.

01.09.2010

Третья часть Chantelle Добавлена ​​ галерей (60 фото + клип).

19.08.2010

Первая часть Приветливых добавлено галерей (57 фото + клип).

25.07.2010

Первая часть Catt добавлена ​​ галерей (45 фото).

25.06.2010

Вторая часть Chantelle Добавлена ​​ галерей (23 фото + клип).

30.05.2010

Добавлена ​​двенадцатая часть галерей моделей face off (39 фото).

29.04.2010

Часть четвертая Alice Lee добавлено галерей (53 фото).

30.03.2010

Добавлена ​​первая часть «Фотографии клиентов», теперь с сайта StudentsBound.Com (12 фото).

28.02.2010

Добавлена ​​первая часть закулисных фото.Теперь с моделями Satisfaction Girl и Alexa (30 фото).

29.01.2010

Модель Satisfaction Girl четвертая часть Добавлены галерей (33 фото).

---

29.12.2009

Добавлена ​​четвертая часть модели Indigo (31 фото).

30.11.2009

Добавлена ​​первая часть новой модели Chantelle (20 фото + ролик).

26.10.2009

Добавлена ​​одиннадцатая часть галерей моделей лицом к лицу (32 фото).

29.09.2009

Третья часть Indigo Добавлена ​​ галерей (18 фото).

24.08.2009

Добавлена ​​десятая часть галерей моделей face off (60 фото).

29.07.2009

Третья часть Satisfaction Girl Добавлено галерей (27 фото).

29.06.2009

Третья часть Alice Lee добавлено галерей (23 фото + клип). Чтобы избежать прямого просмотра клипов с сайта, все клипы были упакованы в ZIP-архивы, все ссылки исправлены, но если где-то была старая ссылка — просто измените расширение файла на «zip» и все заработает.

27.05.2009

Вторая часть Indigo Добавлена ​​ галерей (36 фото).

13.04.2009

		Первая часть Indigo Добавлена ​​ галерей (24 фото). Исправлена ​​ошибка открытия полноразмерных фотографий [22.04.2009]
		Добавлен небольшой (~ 19Мб) клип с моделью Satisfaction Girl — просто фут-фетиш, без бондажа.

12.03.2009

Вторая часть Alice Lee добавлено галерей (52 фото).

09.02.2009

Первая часть Alice Lee добавлено галерей (65 фото).

13.01.2009

Вторая часть Satisfaction Girl добавлено галерей (84 фото).

---

31.12.2008
С Новым годом !!!
Добавлен небольшой клип с моделью Satisfaction Girl , мумифицированной как новогодняя елка.
NB! Из-за нестандартного размера этого видео мне не удалось использовать обычный кодек DivX , поэтому я использую кодек Indeo video 5.10
Маленькая клипса с моделью Satisfaction Girl — добавлены ножки, украшенные гирляндой.

Первая часть Satisfaction Girl Добавлено галерей (20 фото).

20.12.2008
Добавлена ​​английская версия меню сайта.

Добавлена ​​девятая часть галерей моделей face off (43 фото).

10.12.2008
Добавлен короткий (1 минута) ролик. Модель Indigo с кожаными манжетами

Добавлена ​​восьмая часть фотогалереи моделей лиц (28 фото).

19.11.2008
Добавлен короткий (2 минуты) ролик. Модель Алиса Ли , мумифицированная серебряной изолентой.Качество не очень хорошее, потому что снято маленькой фотокамерой.

Добавлена ​​седьмая часть галерей моделей лицом к лицу (35 фото).

12.11.2008 Проект запущен.
Предыдущие 5 галерей моделей Face Off скопированы с сайта Lightspear.Ru .

Добавлена ​​шестая часть галерей моделей face off (71 фото).

встреч — WGNE

Недавние и предстоящие семинары / встречи, имеющие отношение к WGNE

Заседания WGNE

2021

Неофициальная телеконференция JWGFVR и WGNE по диагностике процессов, 9 июня (онлайн)
Презентации

Конференц-звонок WGNE: 29 апреля 2021 г., 14-15: 30 UTC
Минуты

2020

35-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам (WGNE-35)
(виртуальная, 2-5 ноября 2020 г.)

Повестка дня
Презентации
Заключительный отчет
Фото

Телеконференция WGNE: 14 сентября 2020 г.
минут

Конференц-звонок WGNE: 24 апреля 2020 г.
Протокол

2019

34-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам (WGNE-34)
( Оффенбах, Германия, 24-27 сентября 2019 г. )

Повестка дня
Презентации
Фотография группы WGNE
Заключительный отчет

Конференц-звонок WGNE: 14 мая 2019 г.

Конференц-звонок WGNE: 1 февраль 2019
Минуты

2018

Совещание WGNE-33 / PDEF
( Токио, Япония, 9-12 октября 2018 г.)

Повестка дня
Презентации
Заключительный отчет
Фотография группы WGNE

Групповая фотография WGNE и PDEF

2017

Совещание Пан-ВПИК по моделированию
( Эксетер, Соединенное Королевство, 9-13 октября 2017 г.)

Повестка дня
Презентации
Заключительный отчет
Фото

Конференц-звонок WGNE: 15 сентября 2017 г., 14:00 по женевскому времени

Семинар по систематическим ошибкам WGNE
(Монреаль, Канада, 19-23 июня 2017 г.)

2016

Встреча WGNE WebEx: 12 декабря 2016 г.14:00 по женевскому времени

31-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам (WGNE-31)
( Претория, Южная Африка, 26-29 апреля 2016 г. )

Повестка дня
Презентации
Заключительный отчет
Фото

2015

30-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам (WGNE-30)
(Колледж-Парк, Мэриленд, США, 23-26 марта 2015 г.)

Презентации
Заключительный отчет

2014

29-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам (WGNE-29)
(Мельбурн, Австралия, 10-13 марта 2014 г.)

Презентации
Заключительный отчет

2013

Конференц-звонок WGNE: Женева, 29 ноября 2013 г.
Протокол

Конференц-звонок WGNE: Женева, 14 июнь 2013 г.
Минуты
Презентации

4-й семинар WGNE по систематическим ошибкам в моделях погоды и климата
Эксетер, Великобритания, 15-19 апреля 2013 г.

Совместный семинар по совместному прогнозированию на короткие и средние расстояния для атмосферы-волны-морского льда-океана: состояние, потребности и проблемы
NOAA-NCEP, Вашингтон, округ Колумбия, США, 19-22 марта 2013 г.

2012

28-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам (WGNE-28)
( Тулуза, Франция, 5-9 ноября 2012 г. )

Заключительная повестка дня
Презентации

Заключительный отчет

Семинар по физике погоды и климатическим моделям
Пасадена, Калифорния, США, 20-23 марта 2012 г.

2011

27-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам
Боулдер, Колорадо, США, 17-21 октября 2011 г.

Заключительный отчет

2010

26-я сессия Рабочей группы по численным экспериментам / 12-я сессия Группы экспертов GEWEX по моделированию и прогнозированию (GMPP )
Токио, Япония, 18-22 октября 2010 г.

Заключительный отчет

Отчеты всех собраний WGNE

израильских шмелей работают в Иркутской огуречной теплице

Помидоры, сладкий перец и баклажаны в Ангарске Иркутской области, Россия, зимой опыляются шмелями из Израиля.Шмели позволяют повысить урожайность в среднем на 15%, обеспечивая более качественное опыление. Благодаря этим пушистым помощникам предприятию зимой удается собрать 13 кг болгарского перца и 15 кг баклажанов с 1 м 2 ² .

«Перед Новым годом улей шмелей стоил 35,50 евро, а сейчас он стоит более 53,00 евро. Шмели живут в одном улье в среднем от 6 до 8 недель, а затем нам нужно купить новый. Выращивание овощей зимой обходится довольно дорого, особенно при полностью автоматизированном процессе, поскольку необходимо заменять компоненты и проводить диагностику », — поделился г-н.Александр Колчак, заместитель генерального директора ООО «Тепличное» в Ангарске.

«Зимой мы в основном выращиваем огурцы на площади 6 га. Мы сажаем семена в ноябре, а саженцы закладываем в землю к середине декабря, что позволяет собрать первые урожаи в январе. В отличие от теплиц, где выращивают баклажаны и болгарский перец, огуречные теплицы не имеют дополнительного освещения », — поделился г-н Колчак. Огурцы в Ангарске растут до июня. Пока длится сезон, предприятие собирает 25-26 кг с 1 м 2 ² .

В ОАО «Тепличное» работает 250 сотрудников, почти все из которых местные жители. Собрав 400 тонн капусты с 15 га, тепличная бригада установила рекорд в 2014 году. Этот результат был достигнут благодаря хорошему сорту, приобретенному в Нидерландах.

Напомним, что предприятиям Иркутской области не хватает средств для выращивания больших партий огурцов и помидоров, а местные производители не могут удовлетворить спрос. Зимнее выращивание обходится очень дорого, и производители должны максимально экономить на электроэнергии.Вдобавок к этому они вынуждены конкурировать с китайской продукцией, которая дешевле и в изобилии в регионе.