Приятнейшие картинки! — LEGO.com для детей
У тебя бывало такое, что ты смотришь на картинку и тебе невероятно нравится то, что сделал автор? Что ты получаешь огромное удовольствие? Picea, ohmygoshua и SuperCarefreeHat собрали эти модели, и смотреть на них — просто услада для глаз! А на какие изображения нравится смотреть тебе?
LEGO® Life Видео
LEGO® Life
Один день до 2022 года!
В этом году в LEGO® Life было множество ваших аппетитных угощений! Давайте отпразднуем Новый год, вспомнив самые вкусные лакомства.
Смотреть видеоLEGO® Life
Взгляни на эту карточную конструкцию!
Ты не поверишь своим глазам, когда увидишь, как благодаря силе SPIKE и MINDSTORMS® собирается карточный домик. Посмотри и оставь наклейку WOW, если это произведет на тебя настолько же сильное впечатление, как на нас.
Смотреть видео
LEGO® Life
Два дня до 2022 года!
Нам очень понравились логотипы, которые вы делали в этом году! Вот лишь некоторые из крутейших символов, которые потрясли 2021 год.
Смотреть видеоLEGO® Life
Нам очень нравятся все ваши удивительные работы, которые мы видим в LEGO® Life! Продолжайте украшать совершенно новыми приключенческими наклейками, потому что художники не сдаются! Показаны работы творцов: LoudestAwesomeInfernox SentimentᾴlníBaronkaHruška FliegerDurchgeknallterBansha GrevePruttendeSpyclops InfirmierBlistaAdroit KӧniginRoboterhaftesKӓtzchen ManagerIntergalaktischerAffe ZaubererClevererIcebite FancifulCup017 GeneralessaPanchinaCapace GrandeTorta017 PappagallaConcentrata011 ReginaOrsaBella 慎重なトマト王さま 신난오렌지발명가 활기찬올리비아할머니 KeizerMoedigeDruif NiesamowityHrabiaNaleśnik AventurosProfesorLup FuriosMaestruBebelus ГepцorБeзвpeдныЙДenyтpoн MapкизПpoxлaдныЙфлинкс GreveEnormJordnöt DoktorYaraticiFluminox SörPsisikTavsan ElderPrehistoricPelican ExcitableSparratus011 PrettiestSqueakyWolf RichestBrightToilet SenseiVibrantShoe ArtisticKitten014 DragoSentimentale023 AuntDizzyPlum ColdestAmazingComputer
Смотреть видеоLEGO® Life
Эпизод 4: «Как мы можем это остановить?»
Не все и не всегда ведут себя дружелюбно.
Бывают люди, которые публикуют какие-то злые вещи, просто потому, что они сами злые. Но когда ты встречаешься с такими вот злыми публикациями, то всегда можешь пожаловаться на них или заблокировать. Посмотри мой последний ролик, чтобы узнать, кто стоит за всеми этими небылицами о морских обитателях.
LEGO® Life
Три дня до 2022 года!
Комиксы в 2021 году были на высоте! Нам понравились все те комиксы и истории, которыми вы делились в LEGO® Life. Так держать — и пусть 2022 год будет таким же плодотворным.
Смотреть видеоLEGO® Life
Будь осторожнее с сообщениями в сети
Одна из классных функций интернета — возможность связаться с друзьями и общаться обо всем, что вам нравится! Когда ты отправляешь сообщения в сети, надо учитывать несколько моментов.
Смотреть видео Тогда ты сможешь общаться в безопасности и здорово веселиться, болтая с друзьями. Посмотри этот ролик, чтобы узнать больше.LEGO® Life
С Новым годом!
Ваши комиксы, логотипы, GIF-файлы и многое другое были совершенно невероятными, и нам не терпится посмотреть, что вы сделаете дальше! Взгляните на некоторые из самых удивительных творений 2021 года прямо здесь.
Смотреть видеоLEGO® Life
Отважные кубики — собери свое невероятное приключение!
Схватки с пауками! Приключения на воде! Невероятные неземные гонки! Возьми свои лучшие кубики и любимых минифигурок и собери сногсшибательно захватывающее приключение! Покажи свою модель в движении в GIF-файле и поделись им с друзьями.
Смотреть видеоLEGO® Life
Открой для себя тенсегрити!
Следуй пошаговым инструкциям для создания напряженносвязанной скульптуры из своих деталей LEGO®.
LEGO® Life
Посмотри до конца…
Наш взрослый поклонник LEGO Sillypenta показывает, почему Санте нужно быть осторожнее, когда он выходит из дома… Смотреть до конца
Смотреть видеоLEGO® Life
Уют и вдохновение в ролике
Иногда лучшие идеи приходят, когда твой ум расслаблен. Погрузись в состояние уюта с этим роликом и воспользуйся им, чтобы расслабиться и дать волю своему творчеству. Еще его здорово смотреть, когда ты создаешь что-то удивительное вместе со своими домашними. Собери, нарисуй или напиши что-нибудь удивительное и поделись этим прямо сегодня! ✨ 🏠 💖
Смотреть видео
Бывают люди, которые публикуют какие-то злые вещи, просто потому, что они сами злые. Но когда ты встречаешься с такими вот злыми публикациями, то всегда можешь пожаловаться на них или заблокировать. Посмотри мой последний ролик, чтобы узнать, кто стоит за всеми этими небылицами о морских обитателях.
Тогда ты сможешь общаться в безопасности и здорово веселиться, болтая с друзьями. Посмотри этот ролик, чтобы узнать больше.
LEGO® Life Игры
генерируем изображения по текстовому описанию, или Самый большой вычислительный проект в России / Хабр
2021 год в машинном обучении ознаменовался мультимодальностью — активно развиваются нейросети, работающие одновременно с изображениями, текстами, речью, музыкой.
Правит балом, как обычно, OpenAI, но, несмотря на слово «open» в своём названии, не спешит выкладывать модели в открытый доступ. В начале года компания представила нейросеть DALL-E, генерирующую любые изображения размером 256×256 пикселей по текстовому описанию. В качестве опорного материала для сообщества были доступны статья на arxiv и примеры в блоге.
С момента выхода DALL-E к проблеме активно подключились китайские исследователи: открытый код нейросети CogView позволяет решать ту же задачу — получать изображения из текстов. Но что в России? Разобрать, понять, обучить — уже, можно сказать, наш инженерный девиз. Мы нырнули с головой в новый проект и сегодня рассказываем, как создали с нуля полный пайплайн для генерации изображений по описаниям на русском языке.
В проекте активно участвовали команды Sber AI, SberDevices, Самарского университета, AIRI и SberCloud.
Мы обучили две версии модели разного размера и дали им имена великих российских абстракционистов — Василия Кандинского и Казимира Малевича:
ruDALL-E Kandinsky (XXL) с 12 миллиардами параметров;
ruDALL-E Malevich (XL) c 1.
3 миллиардами параметров.
3 миллиардами параметров.Некоторые версии наших моделей доступны в open source уже сейчас:
ruDALL-E Malevich (XL) [GitHub, HuggingFace, Kaggle]
Sber VQ-GAN [GitHub, HuggingFace]
ruCLIP Small [GitHub, HuggingFace]
Super Resolution (Real ESRGAN) [GitHub, HuggingFace]
Две последние модели встроены в пайплайн генерации изображений по тексту (об этом расскажем ниже).
Потестировать ruDALL-E Malevich (XL) или посмотреть на результаты генерации можно здесь:
Demo и галерея лучших изображений
Telegram bot
Instagram
Версии моделей ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small уже доступны в DataHub. Модели ruCLIP Large и Super Resolution (Real ESRGAN) скоро будут доступны там же.
Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России:
Модель ruDALL-E Kandinsky (XXL) обучалась 37 дней на 512 GPU TESLA V100, а затем ещё 11 дней на 128 GPU TESLA V100 — всего 20 352 GPU-дней;
Модель ruDALL-E Malevich (XL) обучалась 8 дней на 128 GPU TESLA V100, а затем еще 15 дней на 192 GPU TESLA V100 — всего 3 904 GPU-дня.
Таким образом, суммарно обучение обеих моделей заняло 24 256 GPU-дней.
Разберём возможности наших генеративных моделей.
«Озеро в горах, а рядом красивый олень пьёт воду» — генерация ruDALL-E Malevich (XL)Почему Big Tech изучает генерацию изображений
Долгосрочная цель нового направления — создание «мультимодальных» нейронных сетей, которые выучивают концепции в нескольких модальностях, в первую очередь в текстовой и визуальной областях, чтобы «лучше понимать мир».
Генерация изображений может показаться достаточно избыточной задачей в век больших данных и доступа к поисковикам. Однако, она решает две важных потребности, которые пока не может решить информационный поиск:
Возможность точно описать желаемое — и получить персонализированное изображение, которое раньше не существовало.
В любой момент создавать необходимое количество licence-free иллюстраций в неограниченном объеме.
Первые очевидные применения генерации изображений:
Фото-иллюстрации для статей, копирайтинга, рекламы.
Можно автоматически (а значит — быстрее и дешевле) создавать иллюстрации к статьям, генерировать концепты для рекламы по описанию:
Визуализации дизайна интерьеров — можно проверять свои идеи для ремонта, играть с цветовыми решениями, формами и светом:
«Шикарная гостиная с зелеными креслами»«Современное кресло фиолетового цвета»Visual Art — источник визуальных концепций, соединений различных признаков и абстракций:
«Темная энергия»
Более подробно о самой модели и процессе обучения
В основе архитектуры DALL-E — так называемый трансформер, он состоит из энкодера и декодера. Общая идея состоит в том, чтобы вычислить embedding по входным данным с помощью энкодера, а затем с учетом известного выхода правильным образом декодировать этот embedding.
В трансформере энкодер и декодер состоят из ряда идентичных блоков.
Чуть более подробная схема «ванильного» трансформераОснову архитектуры трансформера составляет механизм Self-attention. Он позволяет модели понять, какие фрагменты входных данных важны и насколько важен каждый фрагмент входных данных для других фрагментов. Как и LSTM-модели, трансформер позволяет естественным образом моделировать связи «вдолгую». Однако, в отличие от LSTM-моделей, он подходит для распараллеливания и, следовательно, эффективных реализаций.
Первым шагом при вычислении Self-attention является создание трёх векторов для каждого входного вектора энкодера (для каждого элемента входной последовательности). То есть для каждого элемента создаются векторы Query, Key и Value. Эти векторы получаются путем перемножения embedding’а и трех матриц, которые мы получаем в процессе обучения. Далее мы используем полученные векторы для формирования Self-attention-представления каждого embedding’а, что дает возможность оценить возможные связи в элементах входных данных, а также определить степень «полезности» каждого элемента.
Трансформер также характеризует наличие словаря. Каждый элемент словаря — это токен. В зависимости от модели размер словаря может меняться. Таким образом, входные данные сначала превращаются в последовательность токенов, которая далее конвертируется в embedding с помощью энкодера. Для текста используется свой токенизатор, для изображения сначала вычисляются low-level-фичи, а затем в скользящем окне вычисляются визуальные токены. Применение механизма Self-attention позволяет извлечь контекст из входной последовательности токенов в ходе обучения. Следует отметить, что для обучения трансформера требуются большие объёмы (желательно «чистых») данных, о которых мы расскажем ниже.
Как устроен ruDALL-E
Глобальная идея состоит в том, чтобы обучить трансформер авторегрессивно моделировать токены текста и изображения как единый поток данных. Однако использование пикселей непосредственно в качестве признаков изображений потребует чрезмерного количества памяти, особенно для изображений с высоким разрешением.
Чтобы не учить только краткосрочные зависимости между пикселями и текстами, а делать это более высокоуровнево, обучение модели проходит в 2 этапа:
Предварительно сжатые изображения с разрешением 256х256 поступают на вход автоэнкодера (мы обучили свой SBER VQ-GAN, улучшив метрики для генерации по некоторым доменам, и об этом как раз рассказывали тут, причем также поделились кодом), который учится сжимать изображение в матрицу токенов 32х32. Фактор сжатия 8 позволяет восстанавливать изображение с небольшой потерей качества: см. котика ниже.
Трансформер учится сопоставлять токены текста (у ruDALL-E их 128) и 32×32=1024 токена изображения (токены конкатенируются построчно в последовательность). Для токенизации текстов использовался токенизатор YTTM.
Исходный и восстановленный котик
Важные аспекты обучения
На данный момент в открытом доступе нет кода модели DALL-E от OpenAI. Публикация описывает её общими словами, но обходит вниманием некоторые важные нюансы реализации.
Мы взяли наш собственный код для обучения ruGPT-моделей и, опираясь на оригинальную статью, а также попытки воспроизведения кода DALL-E мировым ds-сообществом, написали свой код DALL-E-модели. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор.Из-за огромных вычислительных требований эффективно обучать модель можно только в режиме точности fp16. Это в 5-7 раз быстрее, чем обучение в классическом fp32. Кроме того, модель с таким подходом занимает меньше места. Но ограничение точности представления чисел повлекло за собой множество сложностей для такой глубокой архитектуры:
a) иногда встречающиеся очень большие значения внутри сети приводят к вырождению лосса в Nan и прекращению обучения;
b) при малых значениях learning rate, помогающих избежать проблемы а), сеть перестает улучшаться и расходится из-за большого числа нулей в градиентах.
Для решения этих проблем мы имплементировали несколько идей из работы китайского университета Цинхуа CogView, а также провели свои исследования стабильности, с помощью которых нашли ещё несколько архитектурных идей, помогающих стабилизировать обучение. Так как делать это приходилось прямо в процессе обучения модели, путь тренировки вышел долгим и тернистым.
Для распределенного обучения на нескольких DGX мы используем DeepSpeed, как и в случае с ruGPT-3.
Сбор данных и их фильтрация: безусловно, когда мы говорим об архитектуре, нововведениях и других технических тонкостях, нельзя не упомянуть такой важный аспект как данные. Как известно, для обучения трансформеров их должно быть много, причем «чистых». Под «чистотой» мы понимали в первую очередь хорошие описания, которые потом нам придётся переводить на русский язык, и изображения с отношением сторон не хуже 1:2 или 2:1, чтобы при кропах не потерять содержательный контент изображений.
Первым делом мы взялись за те данные, которые использовали OpenAI (в статье указаны 250 млн.
пар) и создатели CogView (30 млн пар): Conceptual Captions, YFCC100m, данные русской Википедии, ImageNet. Затем мы добавили датасеты OpenImages, LAION-400m, WIT, Web2M и HowTo как источник данных о деятельности людей, и другие датасеты, которые покрывали бы интересующие нас домены. Ключевыми доменами стали люди, животные, знаменитости, интерьеры, достопримечательности и пейзажи, различные виды техники, деятельность людей, эмоции.После сбора и фильтрации данных от слишком коротких описаний, маленьких изображений и изображений с непригодным отношением сторон, а также изображений, слабо соответствующих описаниям (мы использовали для этого англоязычную модель CLIP), перевода всех английских описаний на русский язык, был сформирован широкий спектр данных для обучения — около 120 млн. пар изображение-описание.
Кривая обучения ruDALL-E Kandinsky (XXL): как видно, обучение несколько раз приходилось возобновлять после ошибок и уходов в Nan.
Обучение модели ruDALL-E Kandinsky (XXL) происходило в 2 фазы: 37 дней на 512 GPU TESLA V100, а затем ещё 11 дней на 128 GPU TESLA V100.
Подробная информация об обучении ruDALL-E Malevich (XL):
Динамика loss на train-выборкеДинамика loss на valid-выборкеДинамика learning rateОбучение модели ruDALL-E Malevich (XL) происходило в 3 фазы: 8 дней на 128 GPU TESLA V100, а затем еще 6.5 и 8.5 дней на 192 GPU TESLA V100, но с немного отличающимися обучающими выборками.
Хочется отдельно упомянуть сложность выбора оптимальных режимов генерации для разных объектов и доменов. В ходе исследования генерации объектов мы начали с доказавших свою полезность в NLP-задачах подходов Nucleus Sampling и Top-K sampling, которые ограничивают пространство токенов, доступных для генерации. Эта тема хорошо исследована в применении к задачам создания текстов, но для изображений общепринятые настройки генерации оказались не самыми удачными. Серия экспериментов помогла нам определить приемлемые диапазоны параметров, но также указала на то, что для разных типов желаемых объектов эти диапазоны могут очень существенно отличаться.
И неправильный их выбор может привести к существенной деградации качества получившегося изображения. Вопрос автоматического выбора диапазона параметров по теме генерации остаётся предметом будущих исследований.
Мы взяли наш собственный код для обучения ruGPT-моделей и, опираясь на оригинальную статью, а также попытки воспроизведения кода DALL-E мировым ds-сообществом, написали свой код DALL-E-модели. Он включает такие детали, как позиционное кодирование блоков картинки, свёрточные и координатные маски Attention-слоёв, общее представление эмбеддингов текста и картинок, взвешенные лоссы для текстов и изображений, dropout-токенизатор.
пар) и создатели CogView (30 млн пар): Conceptual Captions, YFCC100m, данные русской Википедии, ImageNet. Затем мы добавили датасеты OpenImages, LAION-400m, WIT, Web2M и HowTo как источник данных о деятельности людей, и другие датасеты, которые покрывали бы интересующие нас домены. Ключевыми доменами стали люди, животные, знаменитости, интерьеры, достопримечательности и пейзажи, различные виды техники, деятельность людей, эмоции.
И неправильный их выбор может привести к существенной деградации качества получившегося изображения. Вопрос автоматического выбора диапазона параметров по теме генерации остаётся предметом будущих исследований.Вот не совсем удачные генерации объектов на примере котиков, сгенерированные по запросу «Котик с красной лентой»:
Картинка 1 — у кота 3 уха; второй не вышел формой; третий немного не в фокусе.А вот «Автомобиль на дороге среди красивых гор». Автомобиль слева въехал в какую-то трубу, а справа — странноватой формы.
«Автомобиль на дороге среди красивых гор»Пайплайн генерации изображений
Сейчас генерация изображений представляет из себя пайплайн из 3 частей: генерация при помощи ruDALL-E — ранжирование результатов с помощью ruCLIP — и увеличение качества и разрешения картинок с помощью SuperResolution.
При этом на этапе генерации и ранжирования можно менять различные параметры, влияющие на количество генерируемых примеров, их отбор и абстрактность.
В Colab можно запускать инференс модели ruDALL-E Malevich (XL) с полным пайплайном: генерацией изображений, их автоматическим ранжированием и увеличением.
Рассмотрим его на примере с оленями выше.
Шаг 1. Сначала делаем импорт необходимых библиотек
git clone https://github.com/sberbank-ai/ru-dalle
pip install -r ru-dalle/requirements.txt > /dev/null
from rudalle import get_rudalle_model, get_tokenizer, get_vae, get_realesrgan, get_ruclip
from rudalle.pipelines import generate_images, show, super_resolution, cherry_pick_by_clip
from rudalle.utils import seed_everything
seed_everything(42)
device = ‘cuda’
Шаг 2. Теперь генерируем необходимое количество изображений по тексту
text = 'озеро в горах, а рядом красивый олень пьет воду'
tokenizer = get_tokenizer()
dalle = get_rudalle_model('Malevich', pretrained=True, fp16=True, device=device)
vae = get_vae().
to(device)
pil_images, _ = generate_images(text, tokenizer, dalle, vae, top_k=1024, top_p=0.99, images_num=24)
show(pil_images, 24)
Результат:
Генерация изображений по текстуШаг 3. Далее производим автоматическое ранжирование изображений и выбор лучших изображений
ruclip, ruclip_processor = get_ruclip('ruclip-vit-base-patch42-v5')
ruclip = ruclip.to(device)
top_images, _ = cherry_pick_by_clip(pil_images, text, ruclip, ruclip_processor, device=device, count=24)
show(top_images, 6)
Результат ранжирование ruCLIP-ом (топ6)Можно заметить, что один из оленей получился достаточно «улиточным». На этапе генерации можно делать перебор гиперпараметров для получения наиболее удачного результата именно под ваш домен. Опытным путем мы установили, что параметры top_p и top_k контролируют степень абстрактности изображения. Их общие рекомендуемые значения:
top_k=2048, top_p=0.995
top_k=1536, top_p=0.
99top_k=1024, top_p=0.99
99Шаг 4. Делаем Super Resolution
realesrgan = get_realesrgan('x4', device=device)
sr_images = super_resolution(top_images, realesrgan)
show(sr_images, 6)
Для запуска пайплайна с моделью ruDALL-E Kandinsky (XXL) или Malevich (XL) можно также использовать каталог моделей DataHub (ML Space Christofari).
Будущее мультимодальных моделей
Мультимодальные исследования становятся всё более популярны для самых разных задач: прежде всего, это задачи на стыке CV и NLP (о первой такой модели для русского языка, ruCLIP, мы рассказали ранее), а также на стыке NLP и Code. Хотя последнее время становятся популярными архитектуры, которые умеют обрабатывать много модальностей одновременно, например, AudioCLIP. Представляет отдельный интерес Foundation Model, которая совсем недавно была анонсирована исследователями из Стэнфордского университета.
И Сбер не остается в стороне — так в соревновании Fusion Brain Challenge конференции AI Journey предлагается создать единую архитектуру, с помощью которой можно решить 4 задачи:
С2С — перевод с Java на Python;
HTR — распознавание рукописного текста на фотографиях;
Zero-shot Object Detection — детекция на изображениях объектов, заданных на естественном языке;
VQA — ответы на вопросы по картинкам.
По условиям соревнования (которое продлится до 5 ноября) на общие веса нейросети должно приходиться как минимум 25% параметров! Совместное использование весов для разных задач делает модели более экономичными в сравнении с их мономодальными аналогами. Организаторами также был предоставлен бейзлайн решения, который можно найти на официальном GitHub соревнования.
И пока команды соревнуются за первые места, а компании наращивают вычислительные мощности для обучения закрытых моделей, нашим интересом остается open source и расширение сообщества.
Будем рады вашим прототипам, неожиданным находкам, тестам и предложениям по улучшению моделей!
Самые важные ссылки:
Demo и галерея лучших изображений
Github
Telegram bot
Instagram
Коллектив авторов: @rybolos, @shonenkov, @ollmer, @kuznetsoff87, @alexander-shustanov, @oulenspeigel, @mboyarkin, @achertok, @da0c, @boomb0om
Модельный фотограф Требования к работе – образование, портфолио, оборудование
Наличие природного таланта к фотографированию может быть недостаточным для того, чтобы получить большую работу и начать свою карьеру модельного фотографа. Гораздо важнее, чтобы вы оттачивали свой талант и узнавали больше о своих навыках на курсах фотографии или в колледже изящных искусств. Фотография состоит из многих лиц, и чтобы быть достаточно хорошим и предлагать действительно потрясающие работы, вам нужно учиться и набираться опыта во всех них.
Большинство курсов, которые вы можете пройти, будут охватывать свет, композицию, баланс, скорость затвора, цифровые и пленочные камеры, черно-белое и цветное, глубину, углы и многое другое. Они также дадут вам идеи обо всех различных эффектах, которые вы можете создать с вашими фотографиями, которые могут потребоваться в любой работе по моделированию.
Существуют различные места, где предлагают фотографию, и хотя некоторые из них являются частью более крупного курса или степени, вы также можете получить курсы, предлагающие только фотографию в течение нескольких недель, например, вечерние занятия или семинары по выходным. Они не рекомендуются, если вы никогда раньше не занимались фотографией и вам нужно учиться с нуля, но они идеально подходят для тех, у кого есть небольшой опыт, кто хочет отточить свои навыки, а также они отлично подходят в качестве курсов повышения квалификации.
Если вы хотите преуспеть в фотоиндустрии, особенно в модельном бизнесе, вам следует найти колледж, где вы сможете получить диплом фотографа.
Хотя это не является гарантией вашего успеха как фэшн-фотографа, оно будет иметь большое значение для того, чтобы помочь вам в этом, и вам будет намного проще пробиться в индустрию. В большинстве случаев вы также можете учиться у опытного фотографа, чтобы узнать больше об отрасли и, так сказать, войти в дверь.
Все, что вы решите сделать, также будет зависеть от того, какую фотографию вы хотите сделать. Модная фотография для рекламных агентств и глянцевых журналов не требует от вас наличия высшего образования, а скорее страсти к делу и некоторого опыта в этом виде фотографии. Эта работа, как и многие другие в модельном мире, сопряжена с финансовыми неудачами и трудностями.
Иногда вам приходится сталкиваться с тяжелыми условиями работы, особенно если вы снимаете журнальные развороты на выезде. Вы также должны понимать, что природа бизнеса непредсказуема. Вы будете работать в основном на внештатной основе, а это означает, что ваши рабочие часы не будут постоянными, и вы не будете получать фиксированную зарплату.
Тем не менее, вы можете заработать неплохую сумму денег, работая фрилансером в модельном мире, и если вы сможете привлечь большое количество агентств, вы всегда будете заняты. Ставка, которую вы получите, будет определяться вашим опытом и вашим списком клиентов. Если вам удастся привлечь крупного клиента, вы можете начать ежедневно повышать цены на все свои задания. Ваш уровень как фотографа будет расти по мере того, как вы становитесь более известными.
Сегодня, с революцией в обществе и Интернетом, стать известным довольно легко. Вы можете опубликовать свое портфолио в Интернете для тысяч людей, а также создать свой собственный веб-сайт для максимального охвата. Если нужные люди видят вашу работу и им нравится то, что вы делаете, вы созданы. Это просто требует некоторых усилий, преданности своему искусству и настойчивости.
Одними из лучших мест, где вы можете учиться, являются Нью-Йоркский институт фотографии, Академия искусств Университета в Сан-Франциско, Международный университет искусства и дизайна Майами, Школа визуальных искусств в Нью-Йорке, Школа Род-Айленда.
Дизайна, Художественный институт Колорадо и Колледж Брауна в Мендота-Хайтс, Миннесота, который предлагает степень бакалавра в области цифровой фотографии с упором на изобразительное искусство, моду и фриланс.
Эти курсы и степени будут включать разделы по изобразительной фотографии, фэшн-фотографии, дикой природе, пейзажам и различным другим темам. Вас также научат тому, как проявлять фотографии с пленки и использовать как пленочные камеры, так и цифровые камеры. Другие разделы могут включать навыки фотографирования в студии и на открытом воздухе, а также способы создания определенных эффектов, таких как размытие фона с помощью выдержки или использования размера объектива для создания пузырькового изображения или эффекта искажения.
После учебы вам нужно будет получить собственное оборудование, прежде чем вы начнете свою карьеру фотографа. Не все агентства будут иметь свои собственные камеры и освещение, поэтому вам придется инвестировать в некоторые очень профессиональные, которые сделают вашу работу заметной среди остальных.
Приобретение профессиональной камеры с отличными характеристиками является обязательным. Чем больше функций и возможностей у вашей камеры, тем лучше, но это также будет дороже. Если вы не можете себе этого позволить, то вам следует попробовать взять небольшой кредит, чтобы заплатить за них, или найти магазин, который предложит вам кредит, потому что без вашего профессионального оборудования вы не сможете по-настоящему начать свою карьеру.
Вам может потребоваться некоторое время, чтобы привести все эти вещи в порядок, но вам следует запастись терпением даже после покупки оборудования. Прорваться на арену моделирования и моды так же сложно для фотографов, и обычно от вас требуется опыт и хорошая репутация в модельной индустрии. Этого можно достичь, только работая и работая до тех пор, пока вы не станете известны, или собрав отличное портфолио. Возможно, вам придется начать с более дешевой работы для местных магазинов одежды или даже журналов мод, пока вы не станете известным именем.
Общайтесь с профессионалами отрасли и посещайте показы мод, где вы сможете познакомиться с такими людьми, как дизайнеры, агенты и модели. Лучше всего было бы принять участие в выставках в качестве фотографа или даже помощника фотографа для одного из дизайнеров, которые хотят, чтобы их коллекция была представлена или использовалась для их веб-сайтов и каталогов.
Что ожидать от модельного агентства (СЛЕДУЮЩАЯ СТРАНИЦА)
macOS Ventura — Apple
Работает умнее.
Играет жестче.
Идем дальше.
macOS Ventura делает то, что вы чаще всего делаете на Mac, еще лучше благодаря новым мощным способам сделать больше, совместно использовать и совместно работать в своих любимых приложениях, погрузиться в игры нового уровня и в полной мере использовать другие устройства.
Почта
Отменить отправку.
Расписание отправки.
Продолжение.
Добавить расширенные ссылки.
Подробнее о новых функциях почтового ящика
Новые функции почтового ящика
Легко отменить отправку только что отправленного электронного письма, запланировать отправку сообщений в любое время и получать напоминания о том, чтобы продолжить или вернуться к сообщению позже.
Прожектор
Сафари и пароли
Ключи доступа обеспечивают более безопасный и простой способ входа в систему.
Подробнее о более безопасном входе с паролем
Более безопасный вход с помощью ключей доступа
Ключи доступа представляют собой новый метод входа со сквозным шифрованием и защитой от фишинга и утечки данных.
Это делает пароли более надежными, чем все распространенные типы двухфакторной аутентификации. Они также работают на устройствах сторонних производителей.
Самый быстрый браузер в мире.
Подробнее о производительности Safari
Производительность Safari
Благодаря macOS Ventura Safari — самый быстрый в мире браузер, 5 , способный отображать самые сложные веб-сайты с невероятной скоростью. Кроме того, это самый энергоэффективный браузер на Mac, поэтому вы можете делать больше в Интернете без подзарядки. 6
Сообщения
Фотографии
Менеджер сцены
Подробнее о представлении Stage Manager
Знакомство с Stage Manager
Приложение, над которым вы работаете, отображается на видном месте в центре, а другие приложения и окна расположены сбоку. Это значительно ускоряет переключение между приложениями и окнами и уменьшает беспорядок на рабочем столе.
Подробнее о Создайте идеальное рабочее пространство
Создайте свое идеальное рабочее пространство
Для еще большей гибкости во время работы вы можете использовать Stage Manager с Mission Control и Spaces, чтобы расположить окна и приложения так, как вы хотите их видеть.
FaceTime
Больше о Handoff приходит в FaceTime
Handoff приходит на FaceTime
Теперь вы можете перемещать вызовы FaceTime между устройствами в любом направлении — с iPhone на Mac, с Mac на iPad, с iPad на iPhone и т. д. А когда вы сбрасываете вызов FaceTime, подключенная гарнитура Bluetooth без промедления перемещается на новое устройство.
Камера непрерывности
Игры
Потрясающие визуальные эффекты, ускоренная работа и более быстрая загрузка.
Подробнее о расширенных игровых функциях
Расширенные игровые функции
Apple Silicon позволяет каждому новому Mac играть в требовательные игры, а Metal 3 предоставляет мощные функции, которые помогают разработчикам вывести свои игры на новый уровень. 12 MetalFX Upscaling помогает играм воспроизводить сложные сцены с повышенной частотой кадров, обеспечивая высокую отзывчивость и захватывающие дух визуальные эффекты. Metal 3 также добавляет новый API быстрой загрузки ресурсов, чтобы свести к минимуму время ожидания загрузки игры.
Произвольная форма
Будет позже в этом годуСистемные настройки
Конфиденциальность и безопасность
Улучшения безопасности. Применяется быстрее, чем когда-либо.
Подробнее о быстром реагировании службы безопасности
Rapid Security Response
Теперь между обычными обновлениями программного обеспечения ваш Mac будет получать важные улучшения безопасности, поэтому вы автоматически будете в курсе последних событий и защищены от проблем с безопасностью.
Скрытые и недавно удаленные альбомы. Заблокировано по умолчанию.
Подробнее о альбоме Locked Hidden в Фото
Заблокировано Скрытый альбом в фотографиях
Альбомы «Скрытые» и «Недавно удаленные» заблокированы по умолчанию и могут быть разблокированы с помощью метода аутентификации вашего Mac: Touch ID или пароля.
Доступность
Узнайте больше о специальных возможностях
Диктуйте имена, адреса и другие произвольные варианты написания буква за буквой. 14
Играйте вместе с другом или опекуном.
Подробнее о контроллере Buddy
Контроллер напарника
Объедините два контроллера в один, когда вам нужна поддержка во время игры. Соедините два беспроводных игровых контроллера, чтобы управлять одним игроком и перейти на следующий уровень, играя в свои любимые игры на iPhone, iPad или Mac.
Приложение часов.
Приложение «Часы», которое вы знаете и любите по iPhone и iPad, теперь и на Mac. Смотрите местное время в разных часовых поясах по всему миру или устанавливайте будильник, который воспроизводит настраиваемое оповещение в определенное время. Спросите Siri: «Сколько времени в Лондоне?» или «Разбуди меня завтра в 7 утра».
Погода.
Нажмите на модули прогнозов, чтобы получить подробную информацию о качестве воздуха, местные прогнозы и многое другое. Получайте почасовые прогнозы на следующие 10 дней с поминутной интенсивностью осадков в течение следующего часа. И получайте правительственные уведомления о серьезных погодных явлениях, таких как торнадо, зимние бури, внезапные наводнения и т. д.
Примечания.
Заблокируйте заметку, используя только пароль для входа на Mac, избавляя от необходимости запоминать отдельный пароль. Новые настраиваемые фильтры в смарт-папках позволяют упорядочивать документы на основе даты создания, вложений, контрольных списков и т.
д.
Новости Apple: Мой спорт.
Следите за своими любимыми командами и лигами и узнавайте лучшие истории из сотен национальных и местных изданий. Вы также можете смотреть основные моменты и получать последние результаты, расписание и турнирную таблицу прямо в своей ленте новостей.
Напоминания.
Сохраняйте, создавайте или делитесь списками в качестве шаблонов, чтобы повторно использовать их для подпрограмм, упаковочных листов и т. д. Закрепите избранные списки для быстрого доступа. Списки «Сегодня» и «Запланированные» теперь группируют элементы по времени и дате, что упрощает просмотр и добавление напоминаний. А совершенно новый завершенный смарт-список позволяет просматривать все завершенные напоминания в одном месте, а также такие сведения, как время их выполнения.
Живой текст.
Приостановка видео на любом кадре, содержащем текст, для использования знакомых действий, таких как копирование, перевод, поиск, публикация и т. д. 15
Дом.
Обновленное приложение «Дом» упрощает навигацию, упорядочивание и просмотр аксессуаров для «умного дома» в одном месте, а обновления базовой архитектуры делают его более эффективным и надежным. 16 Поддержка стандарта домашнего подключения Matter позволяет выбирать и подключать еще больше аксессуаров для умного дома. 17
Карты.
Заранее запланируйте несколько остановок по маршруту и просматривайте их на своем iPhone, когда будете готовы к поездке.
Памятки.
Выразите себя с помощью новых наклеек Memoji и параметров настройки, таких как форма носа, головной убор и прическа, которые представляют более естественные текстуры волос и узоры завитков. А новые позы стикеров для контактов Memoji придают вашему приложению «Контакты» еще больше индивидуальности.
Фокус.
При настройке Focus теперь вы можете выбирать приложения и людей, от которых хотите получать уведомления, разрешая им или отключая их звук.