Генератор тегов граффити: Напишите свое имя Стиль граффити, используя Graffiti Creator

---

25.06.1975 Разное

---

Напишите свое имя Стиль граффити, используя Graffiti Creator

Граффити — это то, с чем у большинства людей нет непосредственного опыта. Но это все еще выглядит круто, и кто не мог представить, как их имя будет написано в изящных граффити?

Используя некоторые онлайн генераторы граффити, вы можете легко создавать граффити на свое имя. Если вы хотите создать классное искусство без совершения преступления или просто написать свое имя в стиле, вы можете сделать это с этими создателями граффити.

Этот давний производитель граффити считает себя «оригиналом» на своем сайте. Для начала выберите один из нескольких стилей граффити, включая Kodiak, Bubbles, Wavy и Flava.

Сайт по-прежнему использует Adobe Flash, поэтому вам нужно разрешить его запуск в браузере. Введите текст в нижнем левом углу и нажмите « Создать», чтобы получить шаблон. Отрегулируйте расстояние между буквами ниже и выберите цвет с помощью колесика или ползунков RGB.

В правом нижнем углу вы можете применить графические стили к вашему граффити для дальнейшей настройки. Если вы хотите настроить буквы индивидуально, нажмите и перетащите их на холст. Над полем стилей также можно выбрать отдельные буквы, к которым будут применяться эффекты.

Вот и все, что нужно для этого граффити-генератора имен; стань настолько креативным, насколько захочешь. Нет встроенной опции для сохранения или экспорта вашего творения, поэтому вам нужно будет щелкнуть правой кнопкой мыши холст и выбрать « Печать», чтобы сохранить его в формате PDF или аналогичном. Кроме того, вы можете сделать скриншот вашего искусства.

Создатель этой страницы — художник и иллюстратор граффити, чьи работы были представлены во многих продуктах. Если вы ищете более профессиональное граффити на свое имя, вы можете обратиться к нему за комиссией на CustomGraffiti.net .

Обратите внимание, что Adobe планирует прекратить Flash после 2020 года, поэтому это приложение не будет работать после этого, если оно не получит обновление для использования современных технологий.

2. Скачать или скопировать граффити шрифты

Если вы не хотите использовать специальное приложение для создания граффити, вы можете загрузить некоторые бесплатные шрифты граффити вручную и использовать их в своих собственных проектах. Вы обязательно найдете множество вариантов, связанных с граффити, на лучших сайтах бесплатных шрифтов

Одним из примеров является коллекция шрифтов Graffiti на Font Meme . Это собирает десятки шрифтов со всего сайта на одной простой странице. Кроме того, если вы не хотите загружать и устанавливать шрифт, вы можете быстро создать любой текст и скопировать его.

Для этого введите текст в первое поле, затем выберите шрифт в раскрывающемся списке под ним. После выбора размера шрифта вы можете применить один из множества эффектов, если хотите. Чтобы закончить, просто выберите цвет и нажмите кнопку

Generate , когда будете готовы.

Вы увидите предварительный просмотр текста ниже. Убедитесь, что он выглядит правильно, затем щелкните его правой кнопкой мыши и выберите « Сохранить изображение как», чтобы сохранить его копию. Или щелкните правой кнопкой мыши и выберите « Копировать», чтобы вставить его в редактор изображений. Кнопка « Вставить» предоставляет ссылки для добавления вашего творчества на ваш сайт или ссылку на изображение.

Не нашли то, что искали здесь? Проверьте шрифты граффити на DaFont , UrbanFonts и 1001 шрифтов для получения дополнительных возможностей.

Вот альтернативный граффити, который также прост в использовании. Введите текст в верхнем левом углу мейкера, затем отрегулируйте размер, цвет и градиент на левой стороне. Вы даже можете добавить фоновое изображение, если хотите.

Чтобы углубиться, используйте элементы управления в верхней части редактора. Эффекты позволяют добавлять контуры, тени, размытия и подобные эффекты. Если вы не чувствуете себя слишком креативно, используйте пресеты, чтобы применить готовую тему. Проверьте доступные шрифты, если вам не нравится то, что вы используете.

Основным недостатком этого сервиса является то, что он не обновляет ваше имя граффити в режиме реального времени. Вам нужно будет нажать кнопку « Отправить» , чтобы каждый раз вносить изменения. Также будет отображаться ошибка, если ваш элемент слишком велик.

Когда вы будете довольны своим созданием, нажмите кнопку «

Разместите это изображение» , чтобы создать код для вставки и ссылку для загрузки изображения. Вы можете сохранить или скопировать это изображение, где бы вы ни хотели его использовать.

До сих пор мы рассматривали инструменты, предназначенные в основном как генераторы имен граффити. Но что, если вы хотите создать виртуальное граффити для рисования? Вот тут и появляется Граффитер.

Этот сайт позволяет вам выбирать из множества стен для тегов. После того, как вы выбрали один, вы можете использовать различные инструменты рисования в верхней части для определенных взглядов, таких как размазанный или чистый. Выберите цвета для рисования и даже увеличьте масштаб, если вам нужно.

После того, как вы завершили свой шедевр, сервис позволяет загрузить его на Graffiter.com, чтобы другие могли его увидеть. Вы можете просмотреть то, что добавили другие, чтобы получить идеи для ваших собственных творений.

Граффитер — забавный способ выжить, рисуя на стене, не боясь быть арестованным. Конечно, вы сможете создавать более впечатляющие произведения искусства, если у вас есть устройство с сенсорным экраном.

Как вы будете граффити ваше имя?

Эти создатели граффити для имен — идеальный способ создать модный логотип для себя. Если вы хотите добавить их на веб-сайт или просто повеселиться, их легко использовать и вставлять в другие графические редакторы.

Если вы готовы выйти за рамки этих базовых инструментов для граффити, взгляните на сайты, которые научат вас рисовать на своих сайтах, которые научат вас, сайтов, которые научат вас, Мы также рассмотрели основы цифровой раскраски в Photoshop. освоить цифровую раскраску в Photoshop. освоить цифровую раскраску в Photoshop.

Граффити-буквы ➡️ Конвертер граффити-букв

Буквы граффити. к открыть оригинальные шрифты для Instagram откройте инструмент, напишите или вставьте свой текст, просмотрите его в разных макетах, скопируйте отрывок с нужным шрифтом и вставьте текст в Instagram, Facebook, Twitter, Youtube, WhatsApp, Twitch, TikTok или любая социальная сеть. Есть и другие сайты, которые также предлагают эту услугу.

Поскольку Instagram Stories предлагает определенные возможности, когда мы пишем описания, комментарии или сообщения, нет возможности, кроме шрифта по умолчанию.

Тем не менее, есть сторонние инструменты которые предлагают пользователям возможность размещать другие источники. Продолжайте с нами, чтобы узнать больше об этой альтернативе и узнать, как используйте шрифты, которые делают ваши публикации более привлекательными, в данном случае граффити.

У Followers Online очень простая страница, вам просто нужно поместите свой текст чтобы узнать, как обстоят дела с пользовательскими шрифтами. Позже, просто скопируйте и вставьте в его Instagram.

Буквы граффити. Если вам нужны дополнительные параметры для оформленного текста, просто нажмите «загрузить больше шрифтов». Альтернативы, которые появляются здесь, более случайны, немного отличаются от стандартных и смешивают ресурсы, у которых мало общего, смайлики и символы.

Отличие сайта в том, что на нем есть функция для создания самого шрифта. Щелкнув «Создай свой собственный шрифт», вы можете выбрать символы, которые будут соответствовать каждой букве алфавита.

[Граффити-буквы] ➡️ Как использовать собственные шрифты?

Instagram и другие социальные сети создают шрифт, который лучше всего адаптируется к общему формату системы. Это часть единообразия, необходимого для визуального комфорта пользователей, просматривающих эти платформы.

— Граффити-буквы. Оказывается, есть способ добавить стилизованные буквы, которые на самом деле являются специальными символами, а также смайлики и другие символы. На практике они выглядят как пользовательские шрифты, но технически их называют Символы Юникода.

Поскольку этот совет все еще нов для многих, он отличная возможность быть замеченным в социальной сети и кто знает, получить последователей В Instagram. Не говоря уже о том, что у людей будет Любопытно посмотреть, как вам удалось таким образом изменить шрифт.

Поэтому некоторые интересные площадки для этих источников в Instagram можно настроить биографию профиля или выделите части подписей к фотографиям и видео, которые вы публикуете. Это творческие способы улучшить вашу стратегию цифрового маркетинга.

Помня, что эти источники следует использовать экономно, в основном для выделить важные части например, название вашей компании, специальные предложения по публикациям для получения выгоды от продаж, заголовок текста или раздела и т. д.

Буквы граффити. Какими бы забавными они ни были, слишком частое их ношение может создать впечатление, что ваша учетная запись слишком случайна.

Но используйте шрифты индивидуально сбалансированный стандартные шрифты хороши, если они разборчивы и эстетически соответствуют вашему бренду. Однако это очень важно для тех, кто использует Instagram в компаниях или влиятельных лицах.

Как изменить шрифт в соцсетях?

Буквы граффити. Мы покажем вам шаг за шагом, все места этой темы проходят аналогичную операцию. Поэтому можно выбрать любой из них, и различия по этапам будут минимальными.

1. Откройте инструмент

Чтобы облегчить процесс, мы советуем вам использовать шрифты на том же устройстве, на котором вы получаете доступ к Instagram.

2. Напишите или вставьте свой текст

Второй шаг — написать или вставить в поле текст, в котором вы собираетесь применить настраиваемый шрифт.

Когда вы вводите или вставляете слова, отобразит список вашего стилизованного фрагмента в разных шрифтах. Если вам нужны дополнительные возможности, просто нажмите «загрузить больше шрифтов».

3. Скопируйте отрывок с желаемым шрифтом.

Помните, что в Instagram нет возможности редактировать источник. Что мы сделаем, так это сохраним последовательность символов, а затем перенесем их в нужное поле.

Поэтому выберите текст с тем шрифтом, который вы хотите использовать, и используйте команду копирования на вашем устройстве.

4. Instagram, Facebook, Twitter, Youtube, WhatsApp, Twitch, TikTok или любая социальная сеть.

Теперь, когда ваш текст сохранен в буфере обмена вашего ПК или телефона, используйте команду вставьте биографию, описание, комментарий или сообщение.

Буквы граффити. Помните, что может произойти некоторая несовместимость символов Unicode. Таким образом, убедитесь, что фрагмент отображается так, как нужно И если да, отрегулируйте его, чтобы не удивлять своих подписчиков.

Наконец, мы рекомендуем вам выбрать один или два из этих шрифтов для частого использования, чтобы они Отличительная черта ваших постов.

Поэтому попробуйте использовать шрифты, чтобы улучшить внешний вид субтитров, которые вы пишете для изображений. Помните, что визуальная привлекательность в Интернете очень велика, и использование его в дословной части содержания привлечет больше внимания к вашему сообщению.

И не забывай используйте стилизованные буквы в биографии профиля, если вы сочтете это актуальным. Используйте эту функцию, чтобы привлечь не подписчиков, а также подтолкнуть тех, кто уже подписан на вас, к выполнению определенных действий.

Вам понравились наши советы по шрифтам для социальных сетей?

Легкие шрифты для ваших сообщений

После быстрой обработки без труда публикуйте оригинальные шрифты, которые становятся цифровые шедевры и получают тысячи лайков.  

Однако, если вы не являетесь опытным художником-графиком и специальное программное обеспечение не является вашей сильной стороной, попробуйте наш инструмент. Это современный конструктор, с помощью которого вы увеличите охват в социальных сетях.

Будьте лаконичны и говорите, что хотите

Совершенству нет предела! Даже самые удачные моменты остановки можно бесконечно трансформировать, создавая новые стили. для Instagram.

Собираетесь опубликовать объявление или приглашение? Важное сообщение, красивое заявление, броский слоган или призыв к действию? Может быть, есть привлекательные шрифты, которые вы могли бы использовать в своей идее. Дизайнеры Followers Online уже создали избранную комбинацию шрифтов на все случаи жизни, поэтому просто нажмите на нужный вариант и введите информацию. 

Вопросы и ответы

Сколько стоит творчество для создания шрифтов?

Совершенно бесплатно!

Надо что-то устанавливать?

Существует мобильный инструмент для любого телефона и планшета на Android или iOS. В нем можно не только нанести текст на фото, но и реализовать все, что есть в версии для ПК.

❤️ граффити буквы

Буквы граффити. Вы когда-нибудь задумывались, как пользователи добавляют Избранные источники в их социальных сетях? Если вы исследовали Instagram, Twitter, Fb, WhatsApp или Tik Tok среди других, вы знаете, что у вас не так много вариантов, когда дело доходит до настройки писем с момента написания биографии, комментариев, подписей и т. д. иметь шрифт по умолчанию.

Нет возможности настраивать и редактировать их, делая их более эстетически интересными, в соответствии с вашими интересами, просто расслабься! Вы все еще можете использовать граффити приятным и привлекательным способом генератор.

🚀 Граффити буквы, шрифты и гарнитуры

Используйте граффити-буквы. Вы можете создать шрифты, гарнитуры, буквы, символы и символы необычно для ваших заголовков в социальных сетях.

Теперь пришло время уточнить кое-что другое, вам не кажется? Настройте биографию профиля или выделите части подписей к изображениям и видео, которые вы публикуете.

Различные социальные сети определяют шрифт, который лучше всего соответствует общему дизайну системы. Это часть необходимого единообразия для визуального благополучия пользователей, просматривающих эти приложения.

Оказывается, есть способ вставить текст адаптирован для копирования и вставки которые на самом деле являются отдельными персонажами, а также смайликами и другими символами. Технически они обозначаются как Символы Юникода.

🎯 Граффити буквы для копирования и вставки

Буквы граффити для копирования и вставки. Мы можем сделать вывод, что с конвертером букв вы не получите самих шрифтов, если они являются символами Unicode.

𝔖𝔢𝔤𝔲𝔦𝔡𝔬𝔯𝔢𝔰 𝔒𝔫𝔩𝔦𝔫𝔢

𝓢𝓮𝓰𝓾𝓲𝓭𝓸𝓻𝓮𝓼 𝓞𝓷𝓵𝓲𝓷𝓮

𝕊𝕖𝕘𝕦𝕚𝕕𝕠𝕣𝕖𝕤 𝕆𝕟𝕝𝕚𝕟𝕖

🅂🄴🄶🅄🄸🄳🄾🅁🄴🅂 🄾🄽🄻🄸🄽🄴

🆂🅴🅶🆄🅸🅳🅾🆁🅴🆂 🅾🅽🅻🅸🅽🅴

Ⓢⓔⓖⓤⓘⓓⓞⓡⓔⓢ Ⓞⓝⓛⓘⓝⓔ

🍦 ⋆ 🍌 🎀 𝒮𝑒𝑔𝓊𝒾𝒹💍𝓇𝑒𝓈 🌞𝓃𝓁𝒾𝓃𝑒 🎀 🍌 ⋆ 🍦

🐧 ♩ ѕ𝓔𝔤ｕί𝔡𝓸г𝓔𝓼 𝓞 ภ ˡ𝐢ℕє 😈♚

(-_-) ᔕ 乇 ᵍ𝓊 เ 𝓓Ⓞг𝓔𝐬 𝐎𝓷ℓⒾŇ𝐞 (-_-)

. • ♫ • ♬ • Ｓ𝔼Ｇ𝓾𝓲ᵈ𝓸𝐫Ⓔs 𝕠𝓝𝔩ι ภ € • ♬ • ♫ •.

✍ Конвертер букв граффити

→ Код Unicode: что это такое?

Что такое Юникод? Это Международный стандарт который позволяет компьютерам (и другим устройствам) представлять и использовать текстовые символы из любой системы письма.

Unicode был разработан для устранить неудобства, вызванные чрезмерным существованием кодовых наборов. С самого начала программирования разработчики использовали свои языки, поэтому перенос текста с одного компьютера на другой часто приводил к потере информации.

Unicode приложил огромные усилия в XNUMX-х годах, чтобы создать уникальный набор символов охватывающий всю систему письма. Укажите конкретный номер для каждого персонажа., независимо от платформы, программы и языка.

El Стандарт Unicode может представлять шрифты и символы используется на любом языке.

Таким образом, с этим генератором букв граффити не создавайте шрифты, используйте Символы Unicode что вы можете использовать в Instagram, Twitter, Pinterest, Fb, Tumblr, WhatsApp, TikTok. ..

Генератор 🔥 граффити букв

Наше приложение работает в любой социальной сети. Это очень просто, и вы можете использовать его столько раз, сколько вам нужно.

Напишите любой текст в поле, и конвертер изменит шрифты скопировать и вставить в вашей биографии, подписи, рассказах и т. д. И сделайте свой профиль уникальным и неповторимым.

Любишь тэгать – люби и бегать — Look At Me

Тэга – (от tag) это подпись райтера. Пишется либо краской, либо маркером. У каждого райтера своя тэга.

Тэггинг – нанесение подписей (тэгов). Этот вид является наиболее простым и примитивным, поэтому им чаще всего занимаются подростки, но есть и тэггеры с весьма серьёзным стажем. Тэги обычно наносятся специальными маркерами с трудносмываемой краской, реже – аэрозольными баллончиками. Разновидностью тэггинга является скрэтчинг (от англ. to scratch – царапать, скрести) – выцарапывание надписей точильным камнем или наждачкой на стёклах и других подобных поверхностях. Надписи в стиле тэгов используются и в коммерческих целях – например, для создания логотипов. Для понимающих людей правильно поставленный тэг значит очень много.

Прежде всего, тэг-это имя. Баллонами или маркерами граффитчики пишут на любых попавшихся поверхностях свои ники. Чем короче тэг, тем лучше, так как важна скорость написания (желательно не более 3х-4х секунд). Когда идет война между двумя командами или граффитчиками, тэг врага перечеркивается своим.

Началось все это в черных районах Нью-Йорка, где при помощи тэгов разные банды метили свою территорию. Сейчас, тэгая работу, художник как бы сообщают миру, что отвечает за нее именно он. Для райтеров это нечто большее чем просто роспись – это еще и знак качества.

Сейчас многие команды, ставят свой тэг трафаретом. Это удобно, один подбегает с трафаретом к автобусу, прикладывает его к поверхности, а другой закрашивает. Получается очень быстро, примерно 2 – 3 секунды.

На Западе таггинг – распространенное явление. Это что – то вроде экстремального вида спорта. При этом слово таггер скорее не определение, а диагноз. Речь не идет о туповатых подростках, составляющих свои таги в парадных собственных домов. Объектом вожделения настоящего таггера являются, конечно же, полированные поверхности и стекла общественного транспорта. Ничто так не радует глаз, как собственный таг, выведенный 50-миллиметровым вандалайзером на стекле трамвая или вагона метро. Желание покрыть всю поверхность трамвая толстым слоем тагов иногда преобладает над рассудком.

Секреты

Теперь о самих тагах. Из вышесказанного следует, что наиболее важным критерием субъективной оценки тага будет являться скорость его нанесения. Чуть-чуть зазевался- и можешь оказаться в отделении. Соответственно, при составлении тага следует учесть тот факт, что маркер практически не должен отрываться от поверхности (известны случаии, когда таг повторялся непрерывно на протяжении нескольких метров).Каждая буква должна быть логическим продолжением предыдущей. Такая технология позволит делать таг в за 2–3 секунды. Такие элементы, как стрелочки, звездочки, точки, придают тагу большую динамичность и оригинальность. Но их не должно быть много. иногда бывает достаточно одной точки, чтобы сделать таг стильным. Что касается форм и разновидности тагов, то четкого разграничения не существует. Стилистика тага определяется самим художником.

Шрифты

Оружие

Отдельно стоит поговорить об орудии таггера. Баллоны и обычные маркеры- это лишь малая часть того, что существует на самом деле. Пятидесяти- и стомиллиметровые вандалайзеры, а также всевозможные насадки на обычные маркеры и баллоны способны превратить любой таг в произведение искусства. К сожалению в наших магазинах все эти примочки не продаются. Таг используется также в коммерческих целях. Многие музыкальные лейблы, молодежные магазины, журналы привлекают лучших графферов для создания логотипов в стиле таг. Не важно, в каких целях будет использоваться таг, главное, чтобы он был сделан профессионально и выгодно выделялся на фоне других тагов. Лучшие таги публикуются в ежегодно сборнике тагов, выходящем в Германии.

с новым годом стримок под чаек

donate:https://www.donationalerts.com/r/nizarba
теги
ютуб, теги ютуб 2019, теги ютуберов в бравл старс, теги ютуб канала, теги ютуб 2020, теги ютуб олег орлов, теги ютуб узнать, теги ютуб это, теги ютуб по ссылке, теги ютуб генератор, теги ютуба, теги для ютуба на андроид, расширение для ютуба теги, теги для ютуба майнкрафт, теги для ютуба 2019, теги для ютуба бравл старс, теги для ютуба с телефона, теги для ютуба как писать, теги для ютуба кс го, теги для ютуба 2020, теги в ютуб, теги в ютуб как писать, теги видео youtube, теги в ютубе это, как прописывать теги в youtube, для чего теги в youtube, как посмотреть теги видео youtube, как скопировать теги в youtube, как прописывать теги в youtube 2019, теги кс го ютуб, теги для youtube, теги для ютуб канала, теги для ютуба расширение, теги ютуб ёна, теги ютуб женщины, зачем теги youtube, как посмотреть теги канала ютуб, теги ютуб лучшие моменты, теги на youtube, как скопировать теги youtube на телефоне, популярные теги на youtube, зачем теги на youtube, как добавить теги на youtube с телефона, как писать теги на youtube, как посмотреть теги на ютуб, как добавлять теги на youtube, что значит теги на youtube, теги в описании youtube, теги для просмотров ютуб, популярные теги ютуб 2019, теги ютуб расширение, ранжированные теги youtube, теги ютуб список, теги для ютуба скопировать, теги для ютуба сайт, теги для стрима ютуб, смотреть теги ютуб, топовые теги ютуб, теги ютуб фильмы, теги ютуб фильм, теги ютуб фри фаер, теги ютуб хайп, теги ютуб хата, теги ютуб цой, теги ютуб щенячий патруль, теги ютуб ютуб, теги ютуб языков, теги ютуб яйца, теги ютуб 3d, теги ютуб 360, теги ютуб 360 градусов, теги ютуб 4к, теги ютуб 50, теги ютуб 90, а теги ютуба, б теги ютуба, теги в ютубе, как ставить теги в ютубе, как ставить теги в ютубе с телефона, зачем нужны теги в ютубе, как настроить теги в ютубе, как посмотреть теги в ютубе, г теги ютуба, д теги ютуба, ё теги ютуба, ё теги ютубера, и теги ютуба, и теги ютубера, й теги ютуба, й теги ютубера, й теги ютубер, теги к видео на ютуб, м теги ютуба, н теги ютубера, о теги ютуба, п теги ютуба, р теги ютуба, р теги ютубера, ф теги ютуба, ф теги ютубера, х теги ютуба, х теги ютубера, ц теги ютуба, ч теги ютуба, ч теги ютубер, ч теги ютубера, ) теги ютуба, щ теги ютубера, э теги ютубер, э теги ютуба, я теги ютубера, я теги ютуберы, 1 теги ютуба, 2 теги ютуба, 3 теги ютуба, 4 теги ютуба, 5 теги ютуберов, 5 теги ютуба, 6 теги ютуберов, 6 теги ютуба, 7 теги ютуберов, 7 теги ютуба, 8 теги ютуберов, 8 теги ютуба, 9 теги ютубер)
===================================================
теги(теги, оптимизация видео, как подобрать теги, ключевые слова, теги для youtube, теги для видео, граффити, подбор ключевых слов, тег, ютуб, как раскрутить видео на youtube, продвижение видео, оптимизация, теги youtube, tag, туториал, теги для ютуба, youtube, graffiti, как узнать теги чужого видео, сео, как правильно оптимизировать видео на youtube, как посмотреть теги на ютуб, бомбинг, как писать теги, канал, как, seo оптимизация, seo, как оптимизировать видео, граффити бомбинг, видео, теги видео, заработок на youtube, подобрать теги для youtube, фарахманд каримов, подбор тегов для ютуба, как правильно писать теги на youtube, vidiq, чужие теги youtube, оптимизация канала, теги на youtube, обучение, какие теги писать на ютубе, тэг, tagging, как правильно писать теги под роликом в ютюб, теги канала youtube, хомяк компьютерный, тэги, теги ютуб, обзор, 2019, теги канала, продвижение видео на youtube, граффити урок, youtube продвижение, посмотреть теги на youtube, как посмотреть теги видео youtube, школа, граффити для новичков, seo оптимизация видео, как рисовать граффити, просмотр тегов на ютубе, граффити краска, как рисовать скетч, как посмотреть чужие теги на youtube, как посмотреть теги чужого видео на youtube, теги для видео на ютубе, зачем нужны теги, уроки по ютуб, продвижение на youtube, dey, теги канала ютуб, верстка, узнать теги youtube, как узнать теги видео на youtube, ключевые слова для видео, видеоурок, html, исмоилчон исмоилов 2018, хип хоп, битмейкер, музыка, бит, рэп портал, батл шон мс, реп тч, реп тч батл 2018, батли точики 2018, биты, beat, теги на ютубе, как правильно писать теги, популярные теги для ютуба, популярные теги, продвижение видео на ютуб, верстка сайта с нуля, фрилансер по жизни, как подобрать теги к видео, фарахманд каримов охи дили зори ман, фарахманд каримов 2018 нав, как правильно оптимизировать видео, vidiq vision for youtube, vidiq vision, исмоилчон исмоилов, продвижение, настройка видео, )#кентапк #тиктак #тикток #взлом #nicky #SKILL #standoff2 #co2 #со2 #csgo #counter-strikeGlobalOffencife #Minecraft #NoobVsP #компот #деревня #майнкрафт #minecraft #майн #троллинг #игры #compot #превратился #разбойник #рейд #рейддеревни #житель #розыгрыш #пранк #шутка #прикол #рейдерro #noob #pro #hacker #god #animation #re

Категория

Обзоры Фильмов

[Сегодняшнее резюме по компьютерному зрению, краткий факт № 98] Ср, 10 апреля 2019 г.

Prime Sample Attention in Object Detection Authors Yuhang Cao, Kai Chen, Chen Change Loy, Dahua Lin Распространенной парадигмой в средах обнаружения объектов является одинаковая обработка всех образцов, а цель — максимизировать в среднем производительность. В этой работе мы пересматриваем эту парадигму, внимательно изучая, как разные образцы влияют на общую производительность, измеренную с помощью MAP. Наше исследование показывает, что образцы в каждой небольшой партии не являются ни независимыми, ни одинаково важными, поэтому лучший классификатор в среднем не обязательно означает более высокое МАР. На основе этого исследования мы выдвинули концепцию образцов Prime, которые играют ключевую роль в повышении эффективности обнаружения. Далее мы разработали простую и эффективную стратегию выборки и обучения под названием PrIme Sample Attention PISA, которая сместила акцент в процессе обучения на такие выборки. Наши эксперименты показывают, что при обучении детектора фокусировка на основных образцах обычно более эффективна, чем на жестких образцах. В частности, в наборе данных MSCOCO PISA превосходит базовые линии случайной выборки и жесткие схемы интеллектуального анализа данных, такие как OHEM и Focal Loss. Он всегда поддерживает более одного детектора на одноступенчатых и двухступенчатых детекторах и имеет мощную основу ResNeXt 101.

Learning from Videos with Deep Convolutional LSTM Networks Authors Logan Courtney, Ramavarapu Sreenivas В этой статье рассматривается использование сверточного LSTM для изучения пространственной и временной информации в видео. Глубокая сеть сверточных LSTM позволяет модели получать доступ ко всему диапазону временной информации на всех пространственных масштабах данных. Мы описываем эксперименты с использованием сверточного LSTM для чтения по губам, доказывая, что модель может выборочно выбирать, какой пространственно-временной масштаб наиболее актуален для конкретного набора данных. Предлагаемая глубокая архитектура также имеет перспективы в других приложениях, в которых пространственно-временные характеристики играют жизненно важную роль, и дизайн сети не должен быть специально разработан для удовлетворения конкретных пространственно-временных характеристик в задаче. Для чтения по губам в наборе данных Wild LRW наша модель немного лучше, чем предыдущая 83,4 по сравнению с 83,0, и когда модель предварительно обучена на наборе данных LRS2 для чтения по губам, новый уровень технологии устанавливается на 85,2.

Unsupervised 3D Pose Estimation with Geometric Self-Supervision Authors Ching Hang Chen, Ambrish Tyagi, Amit Agrawal, Dylan Drover, Rohith MV, Stefan Stojanov, James M. Rehg Мы предлагаем метод обучения без учителя для восстановления трехмерной позы человека из двухмерных костных суставов, извлеченных из одного изображения. Наш метод не требует каких-либо данных многовидового изображения, трехмерных скелетов, соответствий между двухмерными и трехмерными точками или использования ранее изученных трехмерных априорных значений во время обучения. Рекламная сеть принимает двумерные ориентиры в качестве входных данных и генерирует соответствующие трехмерные скелетные оценки. Во время тренировки восстановленный трехмерный скелет повторно проецируется на случайную точку обзора камеры для создания новой синтетической двухмерной позы. Поднимая синтетические 2D-позы обратно в 3D и перепроецируя их в исходном виде камеры, мы можем определить потерю самосогласованности в 3D и 2D. Таким образом, тренировку можно контролировать самостоятельно, используя подъемник, чтобы воспроизвести геометрическую непротиворечивость процесса подъема. Мы показываем, что одной самосогласованности недостаточно для создания реалистичного скелета, но добавление двухмерного дискриминатора позы позволяет лифту выводить действительную трехмерную позу. Кроме того, чтобы учиться на 2D-позах в дикой природе, мы обучили неконтролируемую сеть адаптеров 2D-домена, позволяющую расширять 2D-данные. Это улучшило результаты и доказало полезность данных 2D позы для неконтролируемого 3D-подъема. Результаты набора данных Human3.6M для трехмерной оценки позы человека показывают, что наш метод является улучшением по сравнению с предыдущими неконтролируемыми методами на 30 и превосходит многие слабо контролируемые методы, которые явно используют трехмерные данные.

CMIR-NET : A Deep Learning Based Model For Cross-Modal Retrieval In Remote Sensing Authors Ushasi Chaudhuri, Biplab Banerjee, Avik Bhattacharya, Mihai Datcu Мы решили проблему кросс-модального поиска информации в области дистанционного зондирования. В частности, нас интересуют два сценария применения, а именно модальный поиск между панхроматическим PAN и мультиспектральными изображениями, а также мульти-маркировка между VHR-изображениями очень высокого разрешения и голосовыми аннотациями меток. поиск изображения. Обратите внимание, что, учитывая присущие различия в распределении модальностей, эти сценарии мультимодального поиска более сложны, чем традиционные методы одномодального поиска. Однако в связи с растущей популярностью данных дистанционного зондирования из нескольких источников и отсутствием адекватных семантических аннотаций задача мультимодального поиска в последнее время стала чрезвычайно важной. В связи с этим мы предлагаем новую архитектуру, основанную на глубоких нейронных сетях, которая, как считается, научится определять общие пространства функций для всех модальностей ввода и подходит для семантически согласованного поиска информации. Большое количество экспериментов было проведено на эталонном крупномасштабном мультиспектральном наборе данных DSRSID PAN и множестве данных UC Merced с несколькими метками. Вместе с набором данных Merced мы генерируем корпус речевых сигналов, соответствующих тегам. Во всех случаях наблюдались лучшие характеристики по сравнению с предшествующим уровнем техники.

Multi-Agent Tensor Fusion for Contextual Trajectory Prediction Authors Tianyang Zhao, Yifei Xu, Mathew Monfort, Wongun Choi, Chris Baker, Yibiao Zhao, Yizhou Wang, Ying Nian Wu Для автономного вождения необходимо точное прогнозирование других траекторий. Предсказание траектории является сложной задачей, потому что оно должно учитывать прошлые действия агента, социальное взаимодействие между различными числами и типами агентов, ограничения контекста сцены и случайность человеческого поведения. Наш метод совместно моделирует эти взаимодействия и ограничения в новой сети Multi Agent Tensor Fusion MATF. В частности, модель кодирует траекторию и контекст сцены нескольких агентов в многоагентный тензор, а затем применяет сверточное слияние для захвата взаимодействий между несколькими агентами, сохраняя при этом пространственную структуру и контекст сцены агентов. Модель многократно декодирует будущие траектории нескольких агентов и использует состязательные потери для изучения случайных прогнозов. Эксперименты по вождению по шоссе и наборам данных о скоплении пешеходов показывают, что модель обеспечивает высочайшую точность прогнозов.

Adversarial Learning of Disentangled and Generalizable Representations for Visual Attributes Authors James Oldfield, Yannis Panagakis, Mihalis A. Nicolaou В последнее время различные методы преобразования изображения в изображение показали впечатляющие результаты в таких вопросах, как передача нескольких доменов или нескольких атрибутов. В большинстве работ такого рода используются преимущества состязательного обучения и глубоких сверточных автокодировщиков для достижения реальных результатов за счет точного определения целевого распределения данных. Однако наиболее известные представители таких методов не способствуют семантической структуре в скрытом пространстве и обычно полагаются на теги домена для передачи тестового времени. Это делает жесткую модель неспособной уловить дисперсию каждой метки домена. В связи с этим мы предлагаем новый метод состязательного обучения, который продвигает базовую структуру, выявляя источник вариации на основе новой функции стоимости, и поощряет обучение, которое можно использовать для таких задач, как непарные многодоменные изображения. Рекламный, непрерывный и передаваемый потенциальный код. Передача и синтез без маркированных тестовых данных. Полученные в результате представления можно комбинировать любым способом для создания новых гибридных изображений, таких как гибрид идентичностей. Мы доказали преимущества предлагаемого метода с помощью ряда качественных и количественных экспериментов на популярных базах данных, среди которых наш метод значительно превосходит другие современные методы. Код, который воспроизводит наши результаты, можно найти в следующих местах

User-Controllable Multi-Texture Synthesis with Generative Adversarial Networks Authors Aibek Alanov, Max Kochurov, Denis Volkhonskiy, Daniil Yashkov, Evgeny Burnaev, Dmitry Vetrov Мы предлагаем новую модель мульти-текстурного синтеза, основанную на генеративной конфронтационной сети GAN с управляемым пользователем механизмом. Возможности пользовательского управления позволяют явно указывать текстуры, которые должна генерировать модель. Этот атрибут следует за использованием части кодировщика, которая изучает скрытое представление каждой текстуры из набора данных. Чтобы обеспечить покрытие набора данных, мы используем функцию состязательных потерь, чтобы наказывать ложные копии данной текстуры. В ходе экспериментов мы показали, что наша модель может изучать описательные многообразия текстур для больших наборов данных и необработанных данных (например, наборов фотографий с высоким разрешением). Кроме того, мы применяем наш метод для создания 3D-текстуры и показываем, что она лучше существующей базовой линии.

Segmentation of Skeletal Muscle in Thigh Dixon MRI Based on Texture Analysis Authors Rafael Rodrigues, Antonio M. G. Pinheiro Сегментирование МРТ скелетных мышц на магнитно-резонансных изображениях очень важно для исследования физиологии мышц и диагностики мышечной патологии. Однако ручная сегментация больших объемов МРТ — трудоемкая задача. Существующие технологии, касающиеся алгоритмов сегментации мышц в МРТ, все еще не очень обширны и в некоторой степени полагаются на базы данных. В этой статье предлагается метод автоматической сегментации на основе классификации локальных текстурных объектов AdaBoost. Дескрипторы текстуры включают в себя HOG, гистограмму направленных градиентов, функции на основе вейвлетов и набор статистических измерений, рассчитанных на основе оригинала и лапласиана гауссовского фильтра полутонового МРТ. Производительность классификатора указывает на то, что анализ текстуры может быть полезным инструментом для разработки общих и автоматизированных структур сегментации мышц МРТ. Кроме того, в этой статье также описан индивидуальный метод сегментации мышц на основе атласа. Атлас получается путем наложения основных фактов сегментации мышц, предоставленных рентгенологом после совмещения изображений с использованием соответствующего аффинного преобразования. Затем он используется для определения меток мышц при бинарной сегментации AdaBoost. При получении точной сегментации мышечной ткани разработанный метод атласа дает приемлемые результаты.

Cross-Modal Self-Attention Network for Referring Image Segmentation Authors Linwei Ye, Mrigank Rochan, Zhi Liu, Yang Wang Рассматриваем вопрос сегментации эталонного изображения. Учитывая входное изображение и выражение на естественном языке, цель состоит в том, чтобы сегментировать объект, на который ссылается языковое выражение в изображении. В существующих работах в этой области для представления используются языковые выражения и входные изображения. Они неадекватно отражают корреляцию между этими двумя методами на большом расстоянии. В этой статье мы предлагаем кросс-модальный модуль CMSA самовнимания, который эффективно фиксирует долгосрочную зависимость между языком и визуальными особенностями. Наша модель может адаптивно фокусироваться на информационных словах в эталонном выражении и на важных областях входного изображения. Кроме того, мы предлагаем закрытый многоуровневый модуль слияния для выборочной интеграции кросс-модальных функций самовнимания, соответствующих различным уровням изображения. Этот модуль контролирует информационный поток функций на разных уровнях. Мы проверили предложенный метод на четырех наборах данных оценки. Предлагаемый нами метод всегда лучше существующего технологического метода.

Learning Across Tasks and Domains Authors Pierluigi Zama Ramirez, Alessio Tonioni, Samuele Salti, Luigi Di Stefano Недавняя работа доказала, что многие связанные задачи видения тесно связаны друг с другом. Однако из-за отсутствия практических методов передачи концепций обучения различным поездам эта связь редко используется на практике. В этой работе мы представили новую среду адаптации, которая может работать с разными задачами и доменами. Наша структура изучает, как передавать знания между задачами в полностью контролируемых областях, таких как синтетические данные, и использовать эти знания для различных областей, где у нас есть только частичный контроль, таких как реальные данные. Наше предложение состоит в том, чтобы дополнить существующую технологию адаптации предметной области и расширить ее до межзадачных сценариев, чтобы обеспечить дополнительные улучшения производительности. Мы доказали эффективность нашего фреймворка в двух сложных задачах, а именно в оценке глубины монокуляра и семантической сегментации, а также в четырех различных областях: Synthia, Carla, Kitti и Cityscapes.

Generative Models for Novelty Detection: Applications in abnormal event and situational change detection from data series Authors Mahdyar Ravanbakhsh Обнаружение новизны — это процесс, используемый для различения наблюдений, которые в некоторых отношениях отличаются от наблюдений обученной модели. Обнаружение новизны — одно из основных требований хорошей системы классификации или распознавания, потому что иногда тестовые данные содержат наблюдения, которые неизвестны во время обучения. Другими словами, на этапе обучения категория новизны обычно не указывается или четко не определяется.

Label Propagation for Deep Semi-supervised Learning Authors Ahmet Iscen, Giorgos Tolias, Yannis Avrithis, Ondrej Chum Полу-контролируемое обучение становится все более и более важным, потому что оно может сочетать тщательно размеченные человеческие данные с обширными немаркированными данными для обучения глубоких нейронных сетей. Классический метод полууправляемого обучения трансдуктивному обучению не был полностью использован в индуктивной структуре современного глубокого обучения. То же верно и для многогранных предположений, которые должны давать одинаковые прогнозы для аналогичных примеров. В этой работе мы применяем преобразованный метод распространения меток, который прогнозирует весь набор данных на основе гипотезы многообразия и использует эти прогнозы для создания псевдо-меток для немаркированных данных и обучения глубоких нейронных сетей. Ядром метода преобразования является граф ближайших соседей набора данных, который мы создали на основе встраивания той же сети. Таким образом, наш процесс обучения повторяется между этими двумя этапами. Мы улучшили производительность нескольких наборов данных, особенно в нескольких системах маркировки, и показали, что наша работа является дополнением к современным технологиям.

End-to-End Learning-Based Ultrasound Reconstruction Authors Walter Simson, R diger G bl, Magdalini Paschali, Markus Kr nke, Klemens Scheidhauer, Wolfgang Weber, Nassir Navab Получение ультразвуковых изображений между потребностью в высочайшем качестве изображения и клинической доступностью. Наш вклад двойной. Во-первых, мы предлагаем новый тип полностью сверточной нейронной сети для ультразвуковой реконструкции. Во-вторых, пользовательская функция потерь, настроенная для модального окна, используется для сквозного обучения сети. Мы доказываем, что обучение сети отображению необработанных данных с задержкой по времени на основную истину с минимальным отклонением может улучшить производительность в клинической среде. При этом был изучен способ улучшения клинически выполнимой ультразвуковой реконструкции. Предлагаемый метод показывает многообещающее качество восстановления изображения и частоту получения при интеграции для ультразвукового сканирования в реальном времени. Клиническая оценка проводится для проверки диагностической полезности предлагаемого метода в клинических условиях.

Fast Accurate CT Metal Artifact Reduction using Data Domain Deep Learning Authors Muhammad Usman Ghani, W. Clem Karl Отфильтрованная обратная проекция FBP — это наиболее широко используемый метод восстановления изображения в рентгеновских компьютерных томографах. Присутствие в сцене материалов сверхвысокой плотности (например, металла) сильно ослабляет рентгеновские лучи, что приводит к появлению серьезных артефактов в виде полос при реконструкции. Эти металлические артефакты могут значительно ограничить последующее изображение объектов и извлечение информации из изображений, тем самым ограничивая их диагностическую ценность. Эта проблема особенно серьезна в области безопасности. В области безопасности объекты, которые могут появляться в сцене, очень разнородны, и необходимо быстро принимать высокоточные решения. Стандартный практический метод уменьшения металлических артефактов на КТ-изображениях — метод завершения данных проекции, основанный на простой неадаптивной интерполяции или методе прямой постобработки изображения. Эти стандартные методы имеют ограниченный успех. Основываясь на приложениях безопасности, мы предлагаем новый метод MAR для уменьшения металлических артефактов, основанный на глубоком обучении, который решает проблемы в области данных проекции. Мы обрабатываем данные проекции, соответствующие металлическому объекту, как отсутствующие данные и обучаем противоборствую глубокую сеть восполнению недостающих данных в области проекции. Затем последующие полные данные проекции используются с FBP для восстановления изображения, которое должно быть без артефактов. Этот новый метод создает сквозной алгоритм MAR, который с вычислительной точки зрения очень эффективен, очень подходит для существующих рабочих процессов компьютерной томографии и может быть легко принят в существующих сканерах. Обучение глубоких сетей может быть сложной задачей, и еще одним вкладом нашей работы является демонстрация того, что данные обучения, созданные с использованием точного рентгеновского моделирования, могут использоваться для успешного обучения глубоких сетей в сочетании с трансферным обучением с использованием ограниченных наборов реальных данных. Мы доказали эффективность и потенциал нашего алгоритма на симуляциях и практических примерах.

Action Recognition from Single Timestamp Supervision in Untrimmed Videos Authors Davide Moltisanti, Sanja Fidler, Dima Damen Распознавание действий в видео зависит от маркировки надзора во время обучения, который обычно является временем начала и окончания каждого экземпляра действия. Это наблюдение не только субъективно, но и дорого. Слабое видеонаблюдение успешно использовалось для распознавания в необрезанных видео, но это становится проблемой, когда количество различных операций в обучающих видео увеличивается. Мы предлагаем метод, который отслеживается единственной меткой времени, расположенной вокруг каждого экземпляра действия в необрезанном видео. Мы заменяем дорогостоящие диапазоны действий распределениями выборки, инициализированными из этих временных меток. Затем мы используем ответ классификатора для итеративного обновления выборочного распределения. Мы доказываем, что эти распределения сходятся к положению и диапазону дискриминантной части поведения. Мы оцениваем наш метод на трех наборах данных для детального распознавания. Число различных операций для каждого видео увеличивается, и показано, что одна временная метка обеспечивает разумный компромисс между производительностью распознавания и работой по разметке, а также полным временем По сравнению с наблюдением. Наш обновленный метод повышает точность первого теста на 5,4. Набор данных перекрестной оценки.

Multi-Target Embodied Question Answering Authors Licheng Yu, Xinlei Chen, Georgia Gkioxari, Mohit Bansal, Tamara L. Berg, Dhruv Batra Экспериментальные ответы на вопросы ВОК — относительно новая задача, которая требует от агентов эгоцентричных ответов на вопросы об их среде. EQA делает базовое предположение, что для каждого вопроса, такого как цвет автомобиля, задается только одна целевая машина. Это предположение напрямую ограничивает возможности агента. Мы предлагаем обобщение многоцелевого EQA MT EQA. В частности, мы изучаем проблемы с несколькими целями, например, является ли комод в спальне больше духовки на кухне, где агент должен перейти к нескольким точкам в спальне, духовке на кухне и провести сравнительное рассуждение. Комод больше печи, чтобы ответить на вопрос. Эти проблемы требуют разработки полностью новых модулей или компонентов в агенте. Для решения этой проблемы мы предложили модульную архитектуру, которая состоит из генератора программ, контроллера, навигатора и модуля VQA. Генератор программ преобразует данную проблему в последовательную исполняемую подпрограмму, навигатор направляет агента в несколько мест, связанных с подпрограммой, связанной с навигацией, а контроллер учится выбирать связанные наблюдения на своем пути. Затем эти наблюдения вводятся в модуль VQA для предсказания ответа. Мы проводим подробный анализ каждого компонента модели и показываем, что наша совместная модель может значительно превзойти предыдущие методы и надежные базовые показатели.

Domain-Symmetric Networks for Adversarial Domain Adaptation Authors Yabin Zhang, Hui Tang, Kui Jia, Mingkui Tan Целью адаптации домена без учителя является изучение модели классификатора немеченых выборок в целевом домене с учетом обучающих данных размеченных выборок в исходном домене. В последнее время инвариантные функции изучаются путем обучения соперничеству в предметной области глубоких сетей, что добилось значительного прогресса. Несмотря на недавний прогресс, адаптация предметной области все еще ограничена, и невозможно добиться неизменности распределения функций на более тонком уровне категорий. По этой причине мы предлагаем новый метод адаптации домена в этой статье, который называется доменной симметричной сетью SymNets. Предлагаемая SymNet основана на симметричном дизайне классификаторов исходных и целевых задач.На этой основе мы также создаем дополнительный классификатор, чтобы поделиться с ними слоем нейронов. Чтобы обучить SymNet, мы предлагаем новую цель состязательного обучения. Его ключевая конструкция основана на двухуровневой схеме смешения доменов, в которой потеря путаницы на уровне категорий способствует изучению промежуточных сетевых функций на уровне домена 1 без изменения Улучшенный. Соответствующие категории двух доменов. На основе построенного дополнительного классификатора реализованы как различение доменов, так и смешение доменов. Поскольку целевая выборка не помечена, мы также предлагаем схему междоменного обучения, чтобы помочь изучить целевой классификатор. Тщательные исследования абляции показывают эффективность предлагаемого нами метода. В частности, основанные на обычно используемых базовых сетях, наши SymNets достигли нового уровня технологии на трех тестовых наборах адаптивных данных предметной области.

Holistic and Comprehensive Annotation of Clinically Significant Findings on Diverse CT Images: Learning from Radiology Reports and Label Ontology Authors Ke Yan, Yifan Peng, Veit Sandfort, Mohammadhadi Bagheri, Zhiyong Lu, Ronald M. Summers В повседневной работе радиологов одной из основных задач является чтение медицинских изображений, таких как компьютерная томография, поиск основных поражений и их описание в радиологических отчетах. В этой статье мы исследуем проблему описания или аннотации очага поражения. Принимая во внимание изображение поражения, наша цель — предсказать полный набор соответствующих меток, таких как часть тела, тип и атрибуты поражения, что может помочь в более детальной диагностике. Для решения этой задачи мы сначала разработали модуль глубокого обучения для извлечения соответствующих семантических тегов из радиологических отчетов, связанных с изображениями поражений. Используя теги интеллектуального анализа изображений и текста, мы предлагаем сеть аннотаций очагов поражения LesaNet на основе сверточной нейронной сети с несколькими метками CNN для всестороннего изучения всех тегов. Иерархические отношения и отношения взаимного исключения между тегами используются для повышения точности прогнозирования тегов. Эти отношения используются в стратегиях расширения меток и алгоритмах интеллектуального анализа примеров оборудования. Мы также прикрепили к LesaNet простой слой распространения оценок, чтобы улучшить отзыв и изучить неявные отношения между тегами. Обучение с использованием нескольких меток сочетается с классификацией для получения интерпретируемых прогнозов. Мы оценили LesaNet на общедоступном наборе данных DeepLesion, который содержит более 32К изображений различных поражений. Эксперименты показывают, что LesaNet может использовать онтологию 171 мелкозернистого тега для точного аннотирования поражений со средней AUC 0,9344.

Towards Analyzing Semantic Robustness of Deep Neural Networks Authors Abdullah Hamdi, Bernard Ghanem Хотя производительность DNN глубоких нейронных сетей впечатляет при выполнении различных визуальных задач, они по-прежнему демонстрируют высокую чувствительность к ошибкам в семантических примитивах, таких как позы объектов. Мы представляем теоретические основы анализа устойчивости DNN в семантическом пространстве. Мы качественно анализируем семантическую устойчивость различных DNN, визуализируя глобальное поведение DNN как семантические сопоставления и наблюдая некоторые интересные поведения DNN. Поскольку создание этих семантических отображений не может быть хорошо пропорционально размерности семантического пространства, мы разработали восходящий метод для обнаружения устойчивой области DNN. Чтобы достичь этого, мы формализуем задачу поиска сильных семантических регионов сети как оптимизацию целочисленных границ и разработку выражений для направления обновления границ регионов. Мы используем разработанную нами формулу для количественной оценки семантической устойчивости различных хорошо известных сетевых архитектур. Мы продемонстрировали несколько сетей с помощью большого количества экспериментов. Хотя они обучаются на одном и том же наборе данных и обладают значительной точностью, их семантическая устойчивость не обязательно должна быть семантической. Например, хотя InceptionV3 семантически более устойчив, чем ResNet50, он более точен. Мы надеемся, что этот инструмент станет первой вехой в понимании семантической устойчивости DNN.

Gaussian YOLOv3: An Accurate and Fast Object Detector Using Localization Uncertainty for Autonomous Driving Authors Jiwoong Choi, Dayoung Chun, Hyun Kim, Hyuk Jae Lee Использование алгоритмов обнаружения объектов становится все более и более важным в автоматических транспортных средствах, а обнаружение объектов с высокой точностью и быстрой скоростью логического вывода имеет важное значение для безопасного автоматического вождения. Ложноположительный FP из-за неправильного позиционирования во время автономного вождения может привести к аварии со смертельным исходом и помешать безопасному и эффективному вождению. Следовательно, в приложениях для автономного вождения требуются алгоритмы обнаружения, которые могут справиться с неправильным позиционированием. В этой статье предлагается метод повышения точности обнаружения путем моделирования bbox ограничивающего прямоугольника YOLOv3 при поддержке работы в реальном времени. YOLOv3 является наиболее представительным одноступенчатым детектором с гауссовыми параметрами и изменением функции потерь. Кроме того, в этой статье предлагается метод прогнозирования неопределенности позиционирования, который указывает на надежность bbox. Используя прогнозируемую неопределенность позиционирования в процессе обнаружения, предложенная схема может значительно уменьшить FP и увеличить истинную TP, тем самым повышая точность. По сравнению с традиционным YOLOv3, предлагаемый алгоритм Gaussian YOLOv3 улучшает среднюю точность mAP на 3,09 и 3,5 для наборов данных BDD с управлением по глубине KITTI и Berkeley соответственно. Кроме того, на том же наборе данных предлагаемый алгоритм может уменьшить FP на 41,40 и 40,62 и увеличить TP на 7,26 и 4,3 соответственно. Однако предложенный алгоритм может выполнять обнаружение в реальном времени быстрее 42 кадров в секунду.

Rain O’er Me: Synthesizing real rain to derain with data distillation Authors Huangxing Lin, Yanlong Li, Xinghao Ding, Weihong Zeng, Yue Huang, John Paisley Мы предлагаем контролируемую технику для обучения использованию программного обеспечения синтетического дождя. Метод основан на двухэтапной дистилляции данных. Метод 1 сначала использует простую технику фильтрации дождя, чтобы очистить изображение сезона дождей и приблизительно исключить версию. 2 Затем произвольно сопоставьте чистое изображение с парами мягких маркеров под дождем. Через общую глубокую нейронную сеть дождь, удаленный из первого изображения, затем добавляется к чистому изображению, чтобы генерировать вторую пару чистого дождя. Нейронная сеть учится отображать два изображения одновременно, так что структура с высоким разрешением в чистом изображении может помочь в устранении дождливых изображений. Демонстрация показала, что этот метод позволяет решить визуальные особенности дождевой воды, которые нелегко синтезировать с помощью программного обеспечения обычным способом.

3DPeople: Modeling the Geometry of Dressed Humans Authors Albert Pumarola, Jordi Sanchez, Gary P. T. Choi, Alberto Sanfeliu, Francesc Moreno Noguer Последние достижения в оценке трехмерной формы тела основаны на параметрическом представлении, которое очень хорошо имитирует форму обнаженного тела, но не подходит для представления геометрии одежды. В этой статье мы предлагаем метод моделирования ношения людей и прогнозирования их геометрических форм на основе одного изображения. Мы внесли свой вклад в три основных аспекта проблемы, а именно: новые наборы данных, новые алгоритмы параметризации формы и сквозные сети генерации глубины для прогнозирования форм.

Deep Virtual Networks for Memory Efficient Inference of Multiple Tasks Authors Eunwoo Kim, Chanho Ahn, Philip H.S. Torr, Songhwai Oh Глубокие сети по своей природе потребляют много памяти. Естественная проблема заключается в том, что мы можем снизить требования к памяти, сохранив при этом производительность. В частности, в данной работе мы решили задачу эффективного обучения памяти для множества задач. С этой целью мы предлагаем новую сетевую архитектуру для создания нескольких сетей различной конфигурации, называемую Deep Virtual Network DVN, для различных задач. Каждый DVN предназначен для решения одной задачи и организован в виде иерархической структуры. Иерархическая структура, содержащая несколько иерархических структур, соответствующих разному количеству параметров, позволяет делать несколько выводов для разных бюджетов памяти. Строительные блоки глубоких виртуальных сетей основаны на непересекающихся наборах сетевых параметров, которые мы называем единицами. Самая низкая иерархия в глубокой виртуальной сети — это единица, а иерархия более высокого уровня содержит единицы более низкого уровня и другие дополнительные единицы. Учитывая бюджет количества параметров, для выполнения задач могут быть выбраны разные уровни глубоких виртуальных сетей. Устройство может совместно использоваться разными DVN, что позволяет использовать несколько DVN в одной сети. Кроме того, совместно используемый блок помогает решить целевую задачу дополнительными знаниями, полученными из других задач. Эта совместная конфигурация DVN позволяет обрабатывать различные задачи с учетом памяти. Наши эксперименты показывают, что предлагаемый метод превосходит существующие многозадачные методы. Стоит отметить, что наша эффективность выше, чем у других задач, потому что она позволяет рассуждать с учетом памяти для всех задач.

Assessing Capsule Networks With Biased Data Authors Bruno Ferrarini 1 , Shoaib Ehsan 1 , Adrien Bartoli 2 , Ale Leonardis 3 , Klaus D. McDonald Maier 1 1 University of Essex, CSEE, Wivenhoe Park, Colchester CO4 3SQ, UK 2 Facult e de M edecine, 28 Place Henri Dunant, 63000 Clermont Ferrand, France 3 University of Birmingham, School of Computer Science, Birmingham B15 2TT, UK Методы, основанные на машинном обучении, позволили добиться впечатляющих результатов в классификации и обнаружении объектов.Использование репрезентативных данных из визуального мира на этапе обучения имеет важное значение для достижения хорошей производительности с помощью этого метода, управляемого данными. Однако не всегда можно получить доступ к беспристрастным наборам данных, поэтому устойчивость к смещенным данным — идеальная характеристика обучающей системы. Capsule Networks была запущена недавно, и их терпимости к предвзятым данным уделялось мало внимания. Данная статья призвана восполнить этот пробел и предложить две экспериментальные схемы для оценки устойчивости к несбалансированным обучающим данным, определения характеристик обобщения модели и выполнения незнакомых аффинных преобразований изображений. В этой статье оцениваются капсульные сети на основе динамической маршрутизации и EM-маршрутизации и сравнивается их со сверточными нейронными сетями в двух тестовых сценариях. Представленные результаты позволяют по-новому взглянуть на поведение капсульной сети.

BoLTVOS: Box-Level Tracking for Video Object Segmentation Authors Paul Voigtlaender, Jonathon Luiten, Bastian Leibe Мы ограничиваем отслеживание на уровне блока, разделяя задачу на две подзадачи, а затем сегментируя ограничивающую рамку, чтобы приблизиться к VOS сегментации видеообъектов. После этого примера мы предлагаем отслеживание уровня бокса BoLTVOS для VOS, которое включает детектор R CNN, настроенный на ограничивающий прямоугольник первого кадра для обнаружения интересующего объекта, согласованный по времени алгоритм повторной привязки и преобразование ограничивающего прямоугольника. Это сегментированная сеть Box2Seg. Маски. BoLTVOS выполняет VOS только с использованием ограничительной рамки первого кадра без маски. Мы оценили наш метод на DAVIS 2017 и YouTube VOS и показали, что он превосходит все методы, которые не выполняют точную настройку первого кадра. Далее мы показываем BoLTVOS ft, который учится использовать маску первого кадра для сегментации рассматриваемого объекта во время отслеживания без увеличения времени работы. BoLTVOS ft лучше, чем PREMVOS, который является лучшим методом VOS на DAVIS 2016 и ранее на YouTube VOS, и работает в 45 раз быстрее. Наш трекер ограничивающей рамки также превосходит все предыдущие краткосрочные и долгосрочные трекеры по наборам данных отслеживания на уровне ограничивающей рамки OTB 2015 и LTB35.

Graphonomy: Universal Human Parsing via Graph Transfer Learning Authors Ke Gong, Yiming Gao, Xiaodan Liang, Xiaohui Shen, Meng Wang, Liang Lin Ранее хорошо скорректированные модели синтаксического анализа, выполняемые человеком, как правило, подходят для каждого набора данных в определенной области или имеют непоследовательную гранулярность меток, и их трудно адаптировать к другим задачам синтаксического анализа, выполняемым человеком, без серьезной переподготовки. В этой статье наша цель — изучить общую модель синтаксического анализа человека, которая может решить различные потребности человеческого анализа путем объединения аннотаций меток из разных доменов или разных уровней детализации. Это создает множество базовых задач обучения, таких как обнаружение базовой семантической структуры между различными гранулярностями меток, выполнение соответствующего переноса обучения в разных доменах изображений, а также определение и использование избыточности меток в связанных задачах.

Uncertainty Measures and Prediction Quality Rating for the Semantic Segmentation of Nested Multi Resolution Street Scene Images Authors Matthias Rottmann, Marius Schubert При семантической сегментации уличных сцен наибольшее внимание уделяется надежности прогнозов и, следовательно, мерам неопределенности. Мы предлагаем метод, который генерирует иерархию вложенных обрезков вокруг центра изображения для каждого входного изображения, масштабирует эти обрезки до одинакового размера и предоставляет их нейронной сети для семантической сегментации. Полученный результат softmax затем подвергается постобработке, чтобы мы могли изучить среднее значение и дисперсию всех обрезков изображения, а также среднее значение и дисперсию тепловой карты неопределенности, полученной из пикселей, такой как энтропия, примененная к выходу softmax каждой культуры. В наших тестах мы использовали общедоступную сеть DeepLabv3 MobilenetV2, обученную на наборе данных Cityscapes, и доказали, что комбинация культур улучшает качество прогнозов и мы получаем более надежные измерения неопределенности. Затем они объединяются в прогнозируемом сегменте для классификации между мета-классификациями IoU 0 и IoU 0 или для прогнозирования IoU с помощью мета-регрессии линейной регрессии. Последний дает надежные оценки производительности сегментированных сетей, что особенно полезно при отсутствии основных фактов. Для задачи мета-классификации мы получаем точность классификации 81,93 и AUROC 89,89. Для мета-регрессии мы получаем значение R 2, равное 84,77. По сравнению с другими методами эти результаты дают значительные улучшения.

High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions Authors Ke Sun, Yang Zhao, Borui Jiang, Tianheng Cheng, Bin Xiao, Dong Liu, Yadong Mu, Xinggang Wang, Wenyu Liu, Jingdong Wang Высокое разрешение означает, что обучение играет важную роль во многих проблемах со зрением, таких как оценка позы и семантическая сегментация. Недавно разработанная сеть высокого разрешения HRNet для оценки позы человека использует SunXLW19, который поддерживает представление с высоким разрешением в течение всего процесса параллельного соединения сверток с высоким и низким разрешением и повторяет слияние на параллельных свертках. Создавайте мощные изображения с высоким разрешением.

Convolutional Temporal Attention Model for Video-based Person Re-identification Authors Tanzila Rahman, Mrigank Rochan, Yang Wang Цель распознавания человека на основе видео — сопоставить два входных видео, так что если два видео содержат одного и того же человека, расстояние между двумя видео будет небольшим. Распространенным методом распознавания человека является сначала извлечение характеристик изображения из всех кадров видео, а затем объединение всех функций для формирования функций уровня видео. Затем вы можете использовать функцию уровня видео для двух видео, чтобы рассчитать расстояние между двумя видео. В этой статье мы предлагаем метод временного внимания для агрегирования функций на уровне кадра в векторы функций на уровне видео для повторной идентификации. Мотивация нашего метода заключается в том, что не все кадры в видео содержат одинаковую информацию. Мы предлагаем полностью сверточную временную модель внимания для получения оценок внимания. Полностью сверточная сеть FCN широко использовалась для семантической сегментации для создания двухмерного отображения вывода. В этой статье мы формулируем повторную идентификацию человека на основе видео как проблему маркировки последовательности, такую ​​как семантическая сегментация. Мы устанавливаем связь между ними и модифицируем FCN, чтобы генерировать оценку внимания, чтобы указать важность каждого кадра. {2+}$ Track 2: A Collective Benchmark Effort for Evaluating and Advancing Image Understanding in Poor Visibility Environments Authors Ye Yuan, Wenhan Yang, Wenqi Ren, Jiaying Liu, Walter J. Scheirer, Zhangyang Wang Задача UG 2 в IEEE CVPR 2019 направлена ​​на то, чтобы вызвать всестороннее обсуждение и исследование того, как технология низкоуровневого зрения может принести пользу высокоуровневому автоматическому визуальному распознаванию в различных ситуациях. Во втором треке мы фокусируемся на обнаружении объектов или лиц из-за плохой погоды, дымки, дождя и условий низкой освещенности, вызывающих ухудшение видимости. Хотя эмпирически ожидается, что существующие методы улучшения помогут выполнить конечные задачи высокого уровня, реальная ситуация не всегда так. Чтобы обеспечить более тщательную проверку и справедливое сравнение, мы соответственно ввели три набора тестов, собранных в реальном мире в условиях нечеткой, дождливой погоды и низкой освещенности, в которых аннотированные объекты обращены к аннотациям. Насколько нам известно, это первая и самая крупная попытка такого рода. Приводятся базовые результаты каскадирования существующих моделей улучшения и обнаружения, что показывает, что наши новые данные чрезвычайно сложны и есть огромные возможности для дальнейших технологических инноваций. Мы рассчитываем на широкое участие широкого круга исследовательских групп для совместного решения этих проблем.

MVF-Net: Multi-View 3D Face Morphable Model Regression Authors Fanzi Wu, Linchao Bao, Yajing Chen, Yonggen Ling, Yibing Song, Songnan Li, King Ngi Ngan, Wei Liu Мы решили проблему восстановления трехмерной геометрии человеческого лица из набора изображений лица в нескольких видах. Хотя недавнее исследование показало впечатляющий прогресс в реконструкции лица на основе 3D Morphable Model 3DMM, настройки в основном ограничены одним видом. Настройки единого просмотра имеют врожденные недостатки, а отсутствие надежных 3D-ограничений может привести к неразрешимому размытию. В этой статье мы исследуем восстановление формы на основе 3DMM в различных настройках, где в качестве входных данных предоставляется набор многовидовых изображений лиц. Предлагается новый метод регрессии параметров 3DMM из многовидового входа с помощью сквозной обучаемой сверточной нейронной сети CNN. Благодаря использованию новой функции потери выравнивания вида с самоконтролем для установления плотного соответствия между различными видами, геометрические ограничения нескольких видов включаются в сеть. Основным компонентом потери выравнивания вида является дифференцируемый плотный оптический оценщик потока, который может обратно распространять ошибку выравнивания между входным видом и синтетическим рендерингом из другого входного вида, который проецируется на целевой вид через трехмерную форму, которая должна быть выведена. Минимизируя потерю выравнивания вида, можно восстановить лучшую трехмерную форму, так что составная проекция от одного вида к другому может быть лучше согласована с наблюдаемым изображением. Большое количество экспериментов доказало превосходство предложенного метода над другими методами 3DMM.

Intra-Ensemble in Neural Networks Authors Yuan Gao, Zixiang Cai, Yimin Chen, Wenke Chen, Kan Yang, Chen Sun, Cong Yao Повышение производительности модели всегда является ключевой проблемой для машинного обучения, включая глубокое обучение. Однако при наложении большего количества слоев независимые нейронные сети всегда подвергаются маргинальным эффектам. В то же время ансамбль — полезный метод для дальнейшего повышения производительности модели. Однако для обучения нескольких независимых независимых глубоких нейронных сетей требуется несколько ресурсов. В этой работе мы предлагаем Intra Ensemble, сквозную стратегию со случайными операциями обучения, которая может одновременно обучать несколько подсетей в нейронной сети. Поскольку большинство параметров являются общими, размер дополнительных параметров минимален. В то же время случайное обучение увеличивает разнообразие подсетей за счет распределения веса, что значительно повышает производительность внутреннего набора. Большое количество экспериментов доказало применимость внутрикадрового сбора данных в различных наборах данных и сетевых архитектурах. Наша модель показывает сопоставимые результаты с новейшей архитектурой CIFAR 10 и CIFAR 100.

SPM-Tracker: Series-Parallel Matching for Real-Time Visual Object Tracking Authors Guangting Wang, Chong Luo, Zhiwei Xiong, Wenjun Zeng Самая большая проблема, с которой сталкивается визуальное отслеживание объектов, — это одновременное требование устойчивости и различения. В этой статье мы предлагаем трекер на базе SiamFC под названием SPM Tracker для решения этой задачи. Основная идея состоит в том, чтобы решить эти два требования за два независимых этапа согласования. Обобщенное обучение используется для повышения устойчивости на этапе грубого согласования CM, а дискриминация усиливается на этапе точного согласования FM через сеть дистанционного обучения. Когда входное предложение этапа CM генерируется этапом CM, эти два этапа подключаются последовательно. Они также подключены параллельно, потому что оценка соответствия и уточнение положения бокса объединены для получения окончательного результата. Эта инновационная последовательно-параллельная структура полностью использует две ступени для достижения превосходных характеристик. Предлагаемый трекер SPM работает со скоростью 120 кадров в секунду на графическом процессоре и достигает AUC 0,687 на OTB 100 и EAO 0,434 на VOT 16, что превосходит значительные преимущества других трекеров реального времени.

Ultrafast Video Attention Prediction with Coupled Knowledge Distillation Authors Kui Fu, Jia Li, Yafei Song, Yu Zhang, Shiming Ge, Yonghong Tian В последнее время крупномасштабные модели сверточных нейронных сетей показали впечатляющую производительность в прогнозировании внимания к видео. Традиционно эти модели имеют интенсивные вычисления и большой объем памяти. Чтобы решить эти проблемы, мы разработали сверхбыструю сверхлегкую сеть под названием UVA Net. Сеть построена на основе глубокой свертки и использует в качестве входных данных изображения с низким разрешением. Однако этот метод прямого ускорения может значительно снизить производительность. С этой целью мы предлагаем объединенную стратегию извлечения знаний для эффективного улучшения и обучения сети. Благодаря этой стратегии модель может автоматически обнаруживать и подчеркивать неявные подсказки, содержащиеся в данных. Пространственные и временные знания, полученные в сложной сети учителей с высоким разрешением, также могут быть уточнены и переданы в предлагаемую облегченную пространственно-временную сеть с низким разрешением. Результаты экспериментов показывают, что производительность нашей модели сравнима с десятью наиболее продвинутыми моделями в прогнозировании внимания к видео, в то время как ее объем памяти составляет всего 0,68 МБ, работает около 10106 кадров в секунду на графическом процессоре и 404 кадра в секунду на процессоре, что быстрее, чем у него. 206 раз. Предыдущая модель.

Semi-Supervised Segmentation of Salt Bodies in Seismic Images using an Ensemble of Convolutional Neural Networks Authors Yauhen Babakhin, Artsiom Sanakoyeu, Hirotoshi Kitamura Анализ сейсмических изображений играет жизненно важную роль в широком спектре промышленных приложений и привлекает большое внимание. Основная задача построения сейсмических изображений — обнаружение подземных соляных структур, которые необходимы для идентификации нефтегазовых резервуаров и планирования путей бурения. К сожалению, точная идентификация крупных солевых отложений, как известно, является сложной задачей, и для получения профессиональных сейсмических изображений обычно требуется профессиональное человеческое тело для интерпретации соляного тела. Сверточная нейронная сеть CNN успешно применяется во многих областях, и многие попытки были предприняты в области построения сейсмических изображений. Однако высокая стоимость ручных аннотаций специалистами-геофизиками и отсутствие общедоступных наборов данных затрудняют работу существующих методов на основе CNN. В этой работе мы предлагаем полууправляемый метод разделения и изображения соляных тел на сейсмических изображениях с использованием немаркированных данных для нескольких циклов самообучения. Чтобы уменьшить усиление ошибок при самообучении, мы предлагаем схему с использованием ансамбля CNN. Мы доказываем, что наш метод превосходит современные по набору данных TGS Salt Identification Challenge и занимает первое место среди 3234 конкурирующих методов.

Multimodal Style Transfer via Graph Cuts Authors Yulun Zhang, Chen Fang, Yilin Wang, Zhaowen Wang, Zhe Lin, Yun Fu, Jimei Yang Широко используемое допущение в последних методах переноса нейронных стилей состоит в том, что стили изображения могут быть описаны с помощью глобальной статики глубинных характеристик, таких как грамм или матрица ковариаций. Альтернативный метод выражает стиль путем разложения стиля на локальные пиксели или нервные срезы. Несмотря на последние достижения, большинство существующих методов единообразно обрабатывают семантические шаблоны стилевых изображений, что приводит к неприятным результатам для сложных стилей. В этой статье мы представляем более гибкую и универсальную технологию передачи общего стиля — многорежимную передачу MST. MST явно рассматривает соответствие семантических шаблонов в изображениях контента и стиля. В частности, функции изображения стиля группируются в компоненты подстилей, которые сопоставляются с функциями локального содержимого в соответствии с формулой вырезания графа. Обучите сеть реконструкции передавать каждый подшаблон и представить окончательный стилизованный результат. Большое количество экспериментов доказало превосходный эффект, надежность и гибкость MST.

Reliable and Efficient Image Cropping: A Grid Anchor based Approach Authors Hui Zeng, Lida Li, Zisheng Cao, Lei Zhang Обрезка изображения направлена ​​на улучшение композиции и эстетического качества изображения путем удаления из изображения нерелевантного содержания. Существующая база данных обрезки изображений предоставляет только одну или несколько ограничивающих рамок аннотаций людей в качестве наземных объектов, что не может отражать неуникальность и гибкость обрезки изображений на практике. Используемые индикаторы оценки (например, перекрестное объединение) не могут надежно отражать фактическую эффективность модели адаптации. В этой работе была повторно исследована проблема обрезки изображения и представлена ​​формула на основе привязки к сетке с учетом специальных атрибутов и требований (например, локальная избыточность, сохранение контента, соотношение сторон кадрирования изображения). Наша формула сокращает пространство поиска для потенциальных культур с миллионов до менее 100. Поэтому создается эталон кадрирования на основе узловых точек сетки, где все кадрирование каждого изображения аннотируется и определяется более надежная метрика оценки. Мы также разработали эффективный и легкий сетевой модуль, который учитывает как интересующую, так и отброшенную область, чтобы выполнять обрезку изображения более точно. Наша модель может стабильно выводить визуально приятные кадры для изображений различных сцен и работать со скоростью 125 кадров в секунду. Код и набор данных доступны по адресу

Efficient Decision-based Black-box Adversarial Attacks on Face Recognition Authors Yinpeng Dong, Hang Su, Baoyuan Wu, Zhifeng Li, Wei Liu, Tong Zhang, Jun Zhu В последние годы, благодаря значительному усовершенствованию глубокой сверточной нейронной сети CNN, распознавание лиц значительно продвинулось вперед. Однако глубокая CNN уязвима для состязательных примеров, которые могут привести к фатальным последствиям в реальных приложениях распознавания лиц с целями безопасности. Состязательные атаки широко изучаются, потому что они могут идентифицировать уязвимости моделей до развертывания. В этой статье мы оценили надежность самой продвинутой модели распознавания лиц в параметрах атаки черного ящика, основанной на принятии решений, когда злоумышленник не имеет доступа к параметрам модели и градиентам, но может получить предсказания с жесткой меткой, отправляя запросы на запросы. Целевая модель. Этот вид атаки более практичен в реальных системах распознавания лиц. Чтобы повысить эффективность предыдущего метода, мы предлагаем алгоритм эволюционной атаки, который может моделировать локальную геометрию направления поиска и уменьшать размерность пространства поиска. Большое количество экспериментов доказало эффективность предложенного метода, который при меньшем количестве запросов вызывает минимальные помехи входному изображению лица. Мы также применили предложенный метод для успешной атаки на реальную систему распознавания лиц.

Label Super Resolution with Inter-Instance Loss Authors Maozheng Zhao, Le Hou, Han Le, Dimitris Samaras, Nebojsa Jojic, Danielle Fassler, Tahsin Kurc, Rajarsi Gupta, Kolya Malkin, Shahira Abousamra, Shroyer Kenneth, Joel Saltz Для задачи семантической сегментации сбор достоверных данных на уровне пикселей с высоким разрешением является очень дорогостоящим, особенно для изображений с высоким разрешением, таких как гигапиксельные патологические изображения. С другой стороны, более экономично собирать теги с низким разрешением для этих изображений с высоким разрешением. Обычные методы, обученные этим тегам с низким разрешением, могут давать только прогнозы с низким разрешением. Принимая во внимание совместное распределение между тегами с низким и высоким разрешением, метод LSR с высоким разрешением тегов предшествующего уровня техники может использовать только мониторинг с низким разрешением для прогнозирования тегов с высоким разрешением. Однако он не принимает во внимание межэкземплярную дисперсию, которая имеет решающее значение для идеальной математической формулы. В этой работе мы предлагаем новую функцию потерь для моделирования разницы между экземплярами. Мы тестируем наш метод на двух практических детекциях клеток на множественных иммуногистохимических изображениях ИГХ и сегментации области инфильтрата рака молочной железы на гистопатологических слайдах. Результаты экспериментов показывают эффективность этого метода.

3D Point Cloud Denoising via Deep Neural Network based Local Surface Estimation Authors Chaojing Duan, Siheng Chen, Jelena Kovacevic Мы предлагаем архитектуру шумоподавления трехмерного облака точек на основе нейронных сетей, называемую нейронной проекцией шумоподавления NPD. В нашей предыдущей работе мы предложили двухэтапный алгоритм шумоподавления, который сначала оценивает эталонную плоскость, а затем реализует его, проецируя точки шума на оценочную эталонную плоскость. Поскольку расчетная эталонная плоскость неизбежно зашумлена, для стабилизации характеристик шумоподавления применяется несколько проекций. Алгоритм НДПА использует нейронную сеть, чтобы оценить опорную плоскость точек в точке шума облака. При оценке более точной опорной плоскости, мы можем достичь лучшего шумопонижения производительность только с одной проекцией. Насколько нам известно, NPD — первая работа, в которой используются методы глубокого обучения для шумоподавления трехмерных облаков точек. Для эксперимента мы собрали 40 000 облаков точек из 3D-данных в ShapeNet для обучения сети и взяли образцы 350 облаков точек из 3D-данных в ModelNet10 для тестирования. Результаты экспериментов показывают, что наш алгоритм может оценить вектор нормали точек в облаке точек шума. По сравнению с пятью конкурирующими методами предложенный алгоритм обеспечивает лучшую производительность шумоподавления и дает меньшую дисперсию.

FPGA/DNN Co-Design: An Efficient Design Methodology for IoT Intelligence on the Edge Authors Cong Hao, Xiaofan Zhang, Yuhong Li, Sitao Huang, Jinjun Xiong, Kyle Rupnow, Wen mei Hwu, Deming Chen Хотя встроенная FPGA стала привлекательной платформой для ускорения DNN на периферийных устройствах из-за ее низкой задержки и высокой энергоэффективности, нехватка ресурсов на устройствах FPGA граничного масштаба также затрудняет развертывание DNN. В этой статье мы предлагаем метод одновременного проектирования DNN ПЛИС, включая методы снизу вверх и сверху вниз, аппаратно-ориентированный поиск модели DNN снизу вверх для достижения высокой точности и нисходящий В конструкции ускорителя ПЛИС учтены специфические характеристики DNN. Мы также создали автоматизированный процесс совместного проектирования, включая механизм Auto DNN для выполнения аппаратно-ориентированного поиска моделей DNN и механизм Auto HLS для генерации синтезируемого кода C для ускорителей FPGA, которые обнаруживают DNN. Мы используем ПЛИС PYNQ Z1, чтобы продемонстрировать метод совместного проектирования задачи обнаружения объектов. Результаты показывают, что предложенные нами модель DNN и ускоритель превосходят самые передовые разработки FPGA во всех аспектах, включая Intersoction over Union IoU 6.2, который имеет более высокий FPS в 2,48 раза, более низкое энергопотребление в 40 раз и повышение энергоэффективности в 2,5 раза. По сравнению с решениями на базе графических процессоров наша конструкция обеспечивает аналогичную точность, но потребляет энергию.

Embryo staging with weakly-supervised region selection and dynamically-decoded predictions Authors Tingfung Lau, Nathan Ng, Julian Gingold, Nina Desai, Julian McAuley, Zachary C. Lipton Чтобы оптимизировать клинические результаты, клиники репродуктивного здоровья должны стратегически выбирать, какие эмбрионы переносить. Эвристика совместного отбора — это формула, выраженная в терминах продолжительности, необходимой для достижения различных этапов развития, исторически — количества ручных аннотаций, сделанных опытными эмбриологами на основе покадровой видеозаписи EmbryoScope. Мы предлагаем новый метод автоматического определения стадии эмбриона, который использует преимущества нескольких структурных источников в этих покадровых данных. Во-первых, отмечая, что эмбрион занимает небольшую подобласть на каждом изображении, мы совместно обучаем сеть предложений региона и нижестоящий классификатор изолировать эмбрион. Стоит отметить, что из-за отсутствия наземных ограничивающих рамок мы используем обучение с подкреплением, чтобы ослабить сеть предложений контролируемого региона, чтобы оптимизировать ее параметры, чтобы уменьшить потери нижестоящих классификаторов. Кроме того, отметив, что эмбрион достигает стадии бластоцисты и монотонно прогрессирует на ранних стадиях, мы разработали декодер, основанный на динамическом программировании, для последующей обработки наших прогнозов с целью выбора наиболее вероятной последовательности стадий монотонного развития. Наш метод превосходит стандартную остаточную сеть и сравним с лучшими показателями в современных публикациях, которые можно измерить покадровой точностью и ошибкой предсказания преобразования, хотя рабочие данные меньше, чем многие данные.

3D Quantum Cuts for Automatic Segmentation of Porous Media in Tomography Images Authors Junaid Malik, Serkan Kiranyaz, Riyadh Al Raoush, Olivier Monga, Patricia Garnier, Sebti Foufou, Abdelaziz Bouras, Alexandros Iosifidis, Moncef Gabbouj, Philippe C. Baveye Бинарная сегментация объемных изображений пористой среды является ключевым шагом на пути к глубокому пониманию управляющих факторов микромасштабных биогеохимических процессов. Современная работа в основном вращается вокруг оригинальных методов, основанных на глобальной или локальной адаптивной пороговой обработке, которые имеют известные общие недостатки сегментации изображений. Кроме того, отсутствие единого эталона запрещает количественную оценку, что еще больше влияет на эффективность существующих методов. В данном исследовании мы решили эту проблему двумя способами. Прежде всего, параллельно с естественной сегментацией изображений, мы предлагаем новую технологию автоматической сегментации, 3D Quantum Cuts QCuts 3D, основанную на самой передовой технологии спектральной кластеризации. Во-вторых, мы планируем и предоставляем общедоступный набор данных из 68 многофазных объемных изображений, в которых пористая среда имеет разную твердую геометрию, и аннотации достоверных данных на основе вокселей для каждой составляющей стадии. Мы предоставляем сравнительную оценку QCuts 3D и текущего состояния набора данных с помощью различных индикаторов оценки. Предлагаемый системный метод обеспечивает увеличение AUROC на 26 при одновременном значительном снижении вычислительной сложности конкурентов в уровне техники. Кроме того, статистический анализ показывает, что предлагаемый метод значительно устойчив к изменениям в составе пористой среды.

Context-Aware Query Selection for Active Learning in Event Recognition Authors Mahmudul Hasan, Sujoy Paul, Anastasios I. Mourikis, Amit K. Roy Chowdhury Распознавание активности — сложная проблема во многих практических приложениях. В дополнение к визуальным особенностям, недавние методы извлекли выгоду из использования контекста, такого как взаимосвязь между действиями и объектами. Однако для этих методов требуются помеченные данные, которые полностью доступны заранее и не могут быть разработаны для постоянного обновления, что делает их непригодными для приложений наблюдения. В отличие от этого, мы предлагаем систему непрерывного обучения для определения контекстно-зависимых действий из немаркированных видео. По сравнению с существующими методами, у нее есть два очевидных преимущества. Во-первых, он использует новую технологию активного обучения, которая не только использует информативность личных действий, но также использует свою контекстную информацию при выборе запроса, что приводит к значительному сокращению дорогостоящих ручных аннотаций. Во-вторых, по мере того, как становится доступным больше данных, модель обучения можно корректировать онлайн. Мы разработали модель условного случайного поля, которая кодирует контекст, и разработали метод теории информации, который использует энтропию и взаимную информацию узлов для вычисления наиболее информативного набора запросов, отмеченного людьми. Эти теги сочетаются с технологией графического обоснования для дополнительных обновлений. Мы обеспечиваем теоретическое представление структуры активного обучения с помощью аналитических решений. Эксперименты с шестью сложными наборами данных показывают, что наша структура обеспечивает отличную производительность, а количество ручных этикеток значительно сокращается.

Embodied Visual Recognition Authors Jianwei Yang, Zhile Ren, Mingze Xu, Xinlei Chen, David Crandall, Devi Parikh, Dhruv Batra Системы пассивного зрения обычно не могут распознать сильно затемненные объекты в модальных условиях. Напротив, люди и другие конкретные агенты имеют возможность перемещаться в окружающей среде и активно управлять перспективой, чтобы лучше понимать форму и семантику объектов. В этой работе мы представили, что агент задачи визуального распознавания EVR создается в трехмерной среде, близкой к закрытому целевому объекту, и может свободно перемещаться в среде для выполнения классификации объектов, позиционирования амодальных объектов и сегментации амодальных объектов. Чтобы решить эту проблему, мы разработали новую модель под названием Embodied Mask R CNN, чтобы позволить агентам узнать, как стратегически улучшить свои возможности визуального распознавания. Для экспериментов мы используем среду House3D. Результаты экспериментов показывают, что агент с воплощением движения достигает лучших характеристик визуального распознавания, чем пассивный 2, для улучшения способности визуального распознавания, и агент может изучить стратегический путь движения, отличный от кратчайшего пути.

Towards Universal Object Detection by Domain Attention Authors Xudong Wang, Zhaowei Cai, Dashan Gao, Nuno Vasconcelos Несмотря на то, что прилагается все больше и больше усилий по общему представлению визуального распознавания, немногие люди решили проблему обнаружения объектов. В этой статье мы разработали эффективную и действенную систему общего обнаружения объектов, которая может обрабатывать различные области изображений, от человеческих лиц. И дорожные знаки к медицинским компьютерным изображениям. В отличие от многодоменной модели, эта общая модель не требует предварительного знания интересующей области. Это достигается за счет введения нового семейства адаптивных слоев и нового механизма внимания к домену, основанного на принципе сжатия и возбуждения. В предлагаемом универсальном детекторе все параметры и вычисления разделяются между доменами, и одна сеть всегда обрабатывает все домены. Эксперименты на недавно созданном универсальном эталонном тесте обнаружения цели из 11 различных наборов данных показывают, что предлагаемый детектор лучше, чем однодоменный детектор базовой линии, многодоменный детектор и универсальный базовый детектор, чем однодоменный базовый детектор. В 1,3 раза больше параметров. Код и тесты доступны на

Controlling Steering Angle for Cooperative Self-driving Vehicles utilizing CNN and LSTM-based Deep Networks Authors Rodolfo Valiente, Mahdi Zaman, Sedat Ozer, Yaser P. Fallah Основная задача автономных транспортных средств — отрегулировать угол поворота рулевого колеса в различных дорожных условиях. К последним технологическим решениям этой проблемы относятся технологии глубокого обучения, поскольку они предоставляют комплексное решение для прогнозирования угла поворота непосредственно из исходного входного изображения с более высокой точностью. Большинство этих работ игнорируют временную зависимость между кадрами изображения. В этой статье мы решаем проблему использования нескольких наборов изображений, совместно используемых двумя автономными транспортными средствами, для повышения точности управления углом поворота за счет учета временной зависимости между кадрами изображения. Этот вопрос мало изучен в литературе. Мы предлагаем и изучаем новую глубокую архитектуру, которая автоматически предсказывает угол поворота, используя долгую и краткосрочную память LSTM в нашей глубокой архитектуре. Наша глубокая архитектура представляет собой сквозную сеть, использующую CNN, LSTM и полностью подключенный уровень FC. Она использует текущие и будущие изображения, совместно используемые автомобилем впереди, и управляет углом поворота через связь V2V между автомобилями в качестве входных данных. По сравнению с другими методами, описанными в литературе, наша модель показывает наименьшую ошибку.

Improved Embeddings with Easy Positive Triplet Mining Authors Hong Xuan, Abby Stylianou, Robert Pless Изучение метрики глубины пытается определить вложение, при котором семантически похожие изображения внедряются в близлежащие места, а семантически несходные изображения внедряются в отдаленные места. Большая часть работы была сосредоточена на функциях потерь и стратегиях обучения для этих встраиваний путем максимально возможного объединения изображений из одной и той же категории. В этой статье мы предлагаем альтернативную стратегию свободного встраивания, которая требует, чтобы функция встраивания отображала каждое обучающее изображение только на наиболее похожий пример в том же классе, что мы называем Easy Positive Mining. Мы проводим серию экспериментов и визуализаций, подчеркивая, что этот Easy Positive Mining может сделать встраивание более гибким и лучше обобщить для новых невидимых данных. Производительность отзыва этой простой стратегии добычи превосходит методы предшествующего уровня техники, в том числе наборы данных поиска изображений со сложными функциями потерь и ансамблевые методы, включая CUB, Stanford Online Products, In Shop Clothes и Hotels 50K.

A Robust Visual System for Small Target Motion Detection Against Cluttered Moving Backgrounds Authors Hongxin Wang, Jigen Peng, Xuqiang Zheng, Shigang Yue Мониторинг мелких объектов на фоне хаотично движущихся объектов — огромная проблема для будущих систем технического зрения роботов. В качестве источника вдохновения насекомые очень подходят для поиска партнеров и отслеживания добычи, они всегда выглядят как крошечные пятна в поле зрения. Недавно обнаружено, что точная чувствительность насекомых к движению мелких целей происходит от особого класса нейронов, называемого STMD. Хотя были предложены некоторые модели на основе STMD, эти существующие модели используют информацию о движении только для обнаружения небольших целей и не могут отличить маленькие цели от малых целей, например, фоновые элементы, называемые псевдо-функциями. С целью решения этой проблемы в данной статье предлагается новая модель системы видения для обнаружения движения малой цели STMD, которая состоит из четырех подсистем, включая вейвлет, траекторию движения, контрастную траекторию и грибовидное тело. По сравнению с существующей моделью на основе STMD, дополнительный путь контраста извлекает направленный контраст из сигнала яркости, чтобы устранить ложные движения фона. Направленный контраст траектории движения и извлеченная информация о движении интегрированы в грибовидное тело для идентификации небольшой цели. Большое количество экспериментов показывает, что по сравнению с существующими моделями ложных признаков, основанными на STMD, предлагаемая модель зрительной системы значительно и постоянно улучшается.

Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering Authors Chenyou Fan, Xiaofan Zhang, Shu Zhang, Wensheng Wang, Chi Zhang, Heng Huang В этой статье мы предлагаем новый сквозной обучаемый видео-вопрос, отвечающий на структуру VideoQA, который содержит три основных компонента 1, новую гетерогенную память, которая может эффективно изучать глобальную контекстную информацию из функций внешнего вида и движения. Обновленная проблемная память помогает понимать сложную семантику. Вопросы и ключевые темы запросов и 3 новых мультимодальных слоя слияния, которые выполняют многоэтапное рассуждение, участвуя в соответствующих визуальных и текстовых подсказках и самообновляющемся внимании. Наша модель VideoQA сначала генерирует глобальные контекстно-зависимые визуальные и текстовые функции путем взаимодействия текущего ввода с содержимым памяти. После этого он объединяет внимание мультимодальных визуальных и текстовых представлений, чтобы вывести правильный ответ. Можно выполнить несколько циклов вывода, чтобы итеративно улучшить вес внимания мультимодальных данных и улучшить окончательное представление пар QA. Экспериментальные результаты показывают, что наш метод обеспечивает максимальную производительность на четырех наборах данных теста VideoQA.

What and How Well You Performed? A Multitask Learning Approach to Action Quality Assessment Authors Paritosh Parmar, Brendan Tran Morris Используя описание действия и его качество, можно улучшить выполнение задачи AQA для оценки качества действий. Текущие методы AQA и оценки навыков рекомендуют изучить характеристики задачи, которая используется только для оценки окончательной оценки. В этой статье мы рекомендуем изучить пространственно-временные функции, объясняя три связанных задачи для детального распознавания действий, создания комментариев и оценки оценок AQA. Новый набор данных AQA для многозадачности, самый большой на сегодняшний день, включая 1412 образцов погружений, использованных для оценки нашего метода

Quantifying the presence of graffiti in urban environments Authors Eric K. Tokuda, Claudio T. Silva, Roberto M. Cesar Jr Граффити — обычное явление в городских сценах. В отличие от городского искусства, маркировка граффити — это акт вандализма, и многие местные органы власти прилагают все усилия для борьбы с ним. Граффити-карта местности может быть очень полезным ресурсом, потому что она может позволить людям бороться с вандализмом в местах с высоким уровнем граффити и очищать насыщенные участки, чтобы предотвратить поведение в будущем. В настоящее время не существует автоматического способа получить карту граффити в этом районе, и ее получают путем ручного осмотра полицией или при участии общественности. В этом смысле мы описываем незавершенную работу и предлагаем автоматический метод получения карты граффити окрестностей. Он включает в себя систематический сбор изображений улиц, затем определение тегов граффити в собранном наборе данных и, наконец, расчет предлагаемого уровня граффити в этом месте. Мы проверили предложенный метод, оценив географическое распространение граффити в городах с высокой концентрацией граффити в Сан-Паулу, Бразилия.

End-to-end Projector Photometric Compensation Authors Bingyao Huang, Haibin Ling Компенсация яркости проектора направлена ​​на изменение входного изображения проектора так, чтобы оно могло компенсировать помехи на внешнем виде проекционной поверхности. В этой статье мы впервые выражаем проблему компенсации как проблему сквозного обучения и предлагаем сверточную нейронную сеть под названием CompenNet для неявного изучения сложных функций компенсации. CompenNet состоит из UNet, аналогичного магистральной сети, и подсети автокодировщика. Эта архитектура поощряет богатое многоуровневое взаимодействие между изображением проекционной поверхности, захваченным камерой, и входным изображением, таким образом улавливая информацию о яркости и окружающей среде проекционной поверхности. Кроме того, визуальные детали и интерактивная информация передаются на более глубокие слои по многоуровневому сверточному слою с пропуском. Эта архитектура особенно важна для задачи компенсации проектора, на практике допускается только небольшой набор обучающих данных. Еще один вклад, который мы внесли, — это новый тестовый тест, который не зависит от настроек системы и, следовательно, может быть подтвержден количественно. Насколько нам известно, поскольку традиционная оценка требует, чтобы аппаратная система действительно прогнозировала конечный результат, такие тесты раньше не были доступны. Исходя из нашей формулы сквозной задачи, наша основная идея состоит в том, чтобы использовать разумный агент, чтобы избежать такого процесса проекции, чтобы установить независимость. Наш метод был тщательно протестирован в тестах производительности, и результаты показывают, что наше решение для непрерывного обучения значительно превосходит современные с точки зрения качества и количества.

Automated Monitoring Cropland Using Remote Sensing Data: Challenges and Opportunities for Machine Learning Authors Xiaowei Jia, Ankush Khandelwal, Vipin Kumar В этой статье рассказывается, как последние достижения в области машинного обучения и доступность спутниковых данных наблюдения Земли могут значительно улучшить нашу способность автоматически отображать сельскохозяйственные угодья на долгосрочных и больших площадях. В нем обсуждаются три приложения в области мониторинга посевов, среди которых метод машинного обучения начинает показывать большие перспективы. Для каждого приложения выделены проблемы машинного обучения, предлагаемые методы и недавние результаты. Эта статья завершается обсуждением основных проблем, которые необходимо решить, прежде чем подход машинного обучения сможет в полной мере воспользоваться этой социально значимой проблемой.

$\mathcal{G}$-softmax: Improving Intra-class Compactness and Inter-class Separability of Features Authors Yan Luo, Yongkang Wong, Mohan Kankanhalli, Qi Zhao Компактность внутри класса и разделимость между классами являются ключевыми показателями для измерения эффективности модели в создании отличительных признаков. Компактность в классе представляет собой близость функций с одинаковыми метками друг к другу, а разделимость между классами представляет функции Как далеко метка от объекта. В этой работе мы изучили внутриклассовую компактность и межклассовую разделимость характеристик, изученных сверточными сетями, и предложили основанную на Гауссе математическую функцию softmax G softmax, которая может эффективно улучшить внутриклассовую компактность. Согласованность и разделимость между классами. Предлагаемая функция проста в реализации и может легко заменить функцию softmax. Мы оцениваем математическую функцию softmax G, предложенную для набора данных классификации, а именно CIFAR 10, CIFAR 100 и Tiny ImageNet, и набора данных классификации с несколькими метками, а именно MS COCO и NUS WIDE. Экспериментальные результаты показывают, что предлагаемая математическая функция softmax G улучшает состояние существующей модели для всех наборов данных оценки. Кроме того, анализ компактности внутри классов и разделимости между классами доказывает преимущества предложенной функции перед функцией softmax, что согласуется с улучшением производительности. Что еще более важно, мы заметили, что высокая компактность внутри класса и разделимость между классами линейно связаны со средней точностью MS COCO и NUS WIDE. Это означает, что улучшение компактности внутри класса и разделения между классами приведет к увеличению средней точности.

Learned 3D Shape Representations Using Fused Geometrically Augmented Images: Application to Facial Expression and Action Unit Detection Authors Bilal Taha, Munawar Hayat, Stefano Berretti, Naoufel Werghi В этой статье предлагается новый метод объединения текстуры и геометрических данных для изучения общего метода представления поверхности мультимодальной сетки. Наш метод определяет обратное отображение между различными геометрическими дескрипторами, вычисленными на поверхности сетки или ее версии с пониженной дискретизацией, и соответствующим двумерным текстурным изображением сетки, что позволяет создавать объединенное геометрически улучшенное изображение FGAI. Этот новый режим слияния позволяет нам эффективно изучать представления функций из трехмерных данных, просто применяя стандартные сверточные нейронные сети в режиме обучения с передачей. По сравнению с существующими методами, предлагаемый метод эффективен как для вычислений, так и для памяти. Он сохраняет внутреннюю геометрическую информацию и изучает высокодискриминационное представление признаков за счет эффективного объединения информации о форме и текстуре на уровне данных. Эффективность нашего метода доказывает задачу обнаружения единиц действия лица и классификации выражения. Большое количество экспериментов с наборами данных Bosphorus и BU 4DFE показывает, что наш метод может значительно улучшить производительность по сравнению с существующими техническими решениями.

Neural Rerendering in the Wild Authors Moustafa Meshry, Dan B Goldman, Sameh Khamis, Hugues Hoppe, Rohit Pandey, Noah Snavely, Ricardo Martin Brualla Мы исследуем запись панорамных снимков, моделирование и повторный рендеринг сцен, таких как различные виды, такие как сезон и время. Начав с интернет-фотографий туристических достопримечательностей, мы применили традиционную трехмерную реконструкцию, чтобы зарегистрировать фотографии и аппроксимировать сцену в виде облака точек. Для каждой фотографии мы визуализируем точки сцены как глубокий буфер кадра и обучаем нейронную сеть изучать сопоставление этих начальных визуализаций с реальной фотографией. Сеть повторного рендеринга также принимает в качестве входных данных вектор скрытого внешнего вида и семантическую маску, указывающую местоположение временных объектов, таких как пешеходы. Модель оценивается на нескольких наборах данных общедоступных изображений, охватывающих широкий диапазон условий освещения. Мы создаем короткие видеоролики, чтобы показать реалистичные операции с точками обзора, внешним видом и семантическими тегами. Мы также сравнили результаты с предыдущими работами по реконструкции сцены на фотографиях в Интернете.

SCSampler: Sampling Salient Clips from Video for Efficient Action Recognition Authors Bruno Korbar, Du Tran, Lorenzo Torresani Хотя многие наборы данных распознавания действий состоят из коротких, обрезанных коллекций видеороликов, каждый из которых содержит связанные действия, видеоролики в реальном мире (например, на YouTube) демонстрируют очень разные свойства, и они обычно составляют несколько минут. Длинные и короткие связанные клипы обычно чередуются с расширенными клипами. Продолжительность редко меняется. Интенсивное применение системы распознавания движения к каждому временному сегменту в этих видео очень дорого. Вдобавок, как мы показали в наших экспериментах, это приводит к неоптимальной точности распознавания, потому что предсказания информации из связанных клипов превышаются из-за бессмысленной классификации, выводимой на длинной информационной части видео. В этой статье мы представляем упрощенную модель выборки редактирования, которая может эффективно определять наиболее важные временные сегменты в длинных видеороликах. Мы доказываем, что, вызывая распознавание только для этих наиболее значимых клипов, можно значительно снизить вычислительные затраты на распознавание действий для неотрезанных видео. Кроме того, мы показываем, что это может значительно повысить точность распознавания по сравнению с анализом всех клипов или случайно выбранных клипов. В Sports1M наша схема выборки клипов повышает точность самого продвинутого классификатора действий на 7 и снижает его вычислительные затраты более чем в 15 раз.

3D Local Features for Direct Pairwise Registration Authors Haowen Deng, Tolga Birdal, Slobodan Ilic Мы предлагаем новый метод, управляемый данными, для решения проблемы регистрации при сканировании двухточечного облака. Наш метод прост, то есть пара соответствующих локальных исправлений предоставила необходимые подсказки преобразования для глобальной регистрации. Для достижения этой цели мы сначала даем самому продвинутому автоэнкодеру PPF FoldNet AE и братьям вариантов позы, где разница между ними приводит к определенным дескрипторам позы. Основываясь на этом, мы вводим сеть оценки относительной позы RelativeNet для назначения соответствующих конкретных направлений ключевым точкам, тем самым устраняя любые вычисления локальной системы отсчета. Наконец, мы разработали простой и эффективный алгоритм гипотез и проверки, позволяющий быстро использовать прогнозы и согласовывать два набора точек. Наши обширные количественные и качественные эксперименты показывают, что наш метод превосходит существующие технологии в проверке реальных наборов данных для попарной регистрации, а использование локальной информации о позе для увеличения ключевых точек может обеспечить лучшее обобщение и значительное ускорение.

Identity-preserving Face Recovery from Stylized Portraits Authors Fatemeh Shiri, Xin Yu, Fatih Porikli, Richard Hartley, Piotr Koniusz С точки зрения художественных портретов сложно восстановить потенциально реалистичное лицо, которое сохранит идентичность объекта, потому что детали лица часто искажаются или полностью теряются на художественных портретах. Мы разработали средство восстановления лица с защитой личности, разработанное на основе метода IFRP портретов, который использует SRN сети удаления шаблонов и различающее DN сети. Наша SRN состоит из автоэнкодера со встроенными пропускными соединениями в остаточных блоках и нацелена на перенос карт характеристик стилизованных изображений в соответствующие фотореалистичные карты характеристик. Благодаря сети пространственного преобразователя STN, SRN автоматически компенсирует несовпадение стилизованных портретов для вывода выровненных реалистичных изображений лиц. Чтобы гарантировать защиту личности, мы используем измерение расстояния для облегчения восстановления и делимся схожими визуальными характеристиками с наземными лицами, которые сравнивают восстановление, извлеченное из хорошо обученной сети FaceNet, с наземными чертами лица. DN имеет несколько сверточных и полностью связанных слоев, роль которых состоит в том, чтобы заставить восстановленное лицо быть похожим на реальное лицо. Таким образом, мы можем восстановить высококачественные фотореалистичные лица с невыровненных портретов, сохранив при этом индивидуальность лица на изображении. Путем обширных оценок крупномасштабных синтетических наборов данных и наборов данных нарисованных от руки эскизов мы продемонстрировали, что наш метод позволяет добиться превосходного восстановления лица и получить самые современные результаты. Кроме того, наш метод позволяет восстанавливать реалистичные лица по невидимым стилизованным портретам, художественным картинам и рисованным эскизам.

Surface Defect Classification in Real-Time Using Convolutional Neural Networks Authors Selim Arikan, Kiran Varanasi, Didier Stricker Системы контроля поверхности — важная область применения компьютерного зрения, поскольку они используются для обнаружения и классификации дефектов на производстве. Существующие системы используют ручные функции и требуют обширных знаний предметной области для создания. Хотя сверточная нейронная сеть CNN оказалась успешной для решения многих крупномасштабных задач, системы промышленного контроля еще не реализовали их из-за двух основных проблем из-за требований к скорости обработки в реальном времени и специализированных наборов данных для узкой области (иногда ограниченных по размеру) потенциал. В этой статье мы предлагаем модель CNN, специально разработанную для удовлетворения требований к емкости и скорости в реальном времени систем контроля поверхности. Для обучения и оценки нашей сетевой модели мы создали набор данных изображений поверхности, содержащий более 22 000 помеченных изображений с несколькими материалами поверхности, и достигли точности 98,0 в двоичной классификации дефектов. Чтобы решить проблему дисбаланса классов в наборе данных, мы ввели методы улучшения нейронных данных, которые также применимы к аналогичным доменам, страдающим от той же проблемы. Результаты наших исследований показывают, что методы, основанные на глубоком обучении, могут использоваться в системах контроля поверхности и превосходят традиционные методы с точки зрения точности и времени на обоснование.

Automated Search for Configurations of Deep Neural Network Architectures Authors Salah Ghamizi, Maxime Cordy, Mike Papadakis, Yves Le Traon Глубокая нейронная сеть DNN широко используется для решения различных сложных задач. Несмотря на свою мощь, такие системы требуют ручной настройки и настройки. С этой целью мы рассматриваем DNN как настраиваемую систему и предлагаем сквозную структуру, которая позволяет настраивать, оценивать и автоматический поиск архитектуры DNN. Поэтому наш вклад увеличивается втрое. Во-первых, мы используем функциональную модель FM для моделирования изменчивости архитектуры DNN, которая может обобщить существующую архитектуру. Каждая эффективная конфигурация FM соответствует эффективной модели DNN, которую можно построить и обучить. Во-вторых, мы внедрили автоматизированную программу поверх Tensorflow для развертывания, обучения и оценки производительности настроенной модели. В-третьих, мы предлагаем метод поиска конфигурации и доказываем, что он может создать хорошую модель DNN. Мы оцениваем наш метод, применяя его к задаче классификации изображений MNIST, CIFAR 10, и показываем, что с ограниченными вычислениями и обучением наш метод может идентифицировать высокопроизводительные архитектуры с высокой точностью. Мы также доказали, что наша производительность лучше, чем у существующей современной архитектуры, созданной вручную исследователями машинного обучения. Наша FM и структура были выпущены и могут быть опубликованы для поддержки тиражирования и будущих исследований.

PUNCH: Positive UNlabelled Classification based information retrieval in Hyperspectral images Authors Anirban Santara, Jayeeta Datta, Sourav Sarkar, Ankur Garg, Kirti Padia, Pabitra Mitra Гиперспектральные изображения земного покрова, полученные с помощью бортовых или спутниковых датчиков, являются богатым источником информации о химическом составе материалов, присутствующих в данном месте. Это делает гиперспектральные изображения важным инструментом для наук о Земле, исследования земного покрова, а также для военных и стратегических приложений. Однако нехватка помеченных обучающих выборок и пространственная изменчивость спектральных характеристик — две основные проблемы, с которыми сталкивается классификация гиперспектральных изображений. Чтобы решить эти проблемы, наша цель — разработать структуру для независимого от материала поиска информации на гиперспектральных изображениях на основе положительной немаркированной классификации PU. Учитывая гиперспектральную сцену, пользователь отмечает некоторые положительные образцы материала, который он ищет, и наша цель — получить все оставшиеся экземпляры материала запроса в сцене. Кроме того, мы требуем, чтобы система была одинаково применима к любому материалу в любой сцене, не требуя от пользователей раскрытия идентичности материала запроса. Эта материальная непознаваемость каркаса дает ему отличную обобщающую способность. Мы исследовали два альтернативных метода решения проблемы классификации гиперспектральных изображений в рамках этой структуры. Первый метод — это адаптация обучения PU на основе неотрицательной оценки риска для гиперспектральных данных. Второй метод основан на паре всех положительных и отрицательных классификаций, в которых используется новая модель восстановления спектрального пространства для приблизительной выборки отрицательных классификаций. Мы предлагаем две модели аннотаторов, uniform и blob, которые представляют режим маркировки человеческих аннотаторов. Мы сравнили производительность каждого алгоритма модели аннотатора на трех контрольных наборах данных гиперспектральных изображений Indian Pines, Pavia University и Salinas.

Regression Concept Vectors for Bidirectional Explanations in Histopathology Authors Mara Graziani, Vincent Andrearczyk, Henning M ller Интерпретация прогнозов глубоких нейронных сетей, основанных на концепциях, связанных с предметной областью, может быть полезна в медицинских приложениях, где причины важны для достоверности решений. В этой работе мы предлагаем метод, который может использовать непрерывные измерения понятий в качестве вектора понятий регрессии RCV в пространстве активации слоя. Производная по направлению вдоль функции принятия решения RCV представляет чувствительность сети к добавленной стоимости измеренного значения данной концепции. Применительно к классификации рака груди ядерная текстура возникла как связанная концепция для обнаружения опухолевой ткани в образцах лимфатических узлов груди. Мы оцениваем надежность и постоянство оценки с помощью статистического анализа.

Relational Reasoning Network (RRN) for Anatomical Landmarking Authors Neslisah Torosdagli, Mary McIntosh, Denise K. Liberton, Payal Verma, Murat Sincan, Wade W. Han, Janice S. Lee, Ulas Bagci Точное распознавание анатомических ориентиров является ключевым этапом в анализе деформации костной деформации CMF черепно-челюстно-лицевой области и планировании хирургического вмешательства. Доступные методы требуют сегментации интересующего объекта для точной маркировки. В отличие от них, наша цель в этом исследовании — использовать внутренние отношения CMF-костей для выполнения анатомической маркировки без необходимости их явного сегментирования. Мы предлагаем новую архитектуру глубокой сети, называемую Relational Reasoning Network RRN, чтобы точно понимать локальные и глобальные отношения ориентиров. В частности, мы заинтересованы в изучении ориентиров нижней челюсти, верхней челюсти и носовой кости в области CMF. Предлагаемый RRN работает сквозным образом, используя обучающую взаимосвязь ориентиров на основе плотных блочных единиц без сегментации. Учитывая несколько ориентиров в качестве входных данных, предлагаемая система точно и эффективно определяет местонахождение оставшихся ориентиров на вышеупомянутых костях. Чтобы полностью оценить РРН, мы использовали КЛКТ-сканирование с конусным лучом 250 пациентов. Даже при серьезных повреждениях или деформациях костей предлагаемая система может очень точно определять местоположение ориентиров. Предлагаемый RRN также выявляет уникальные отношения между ориентирами, что помогает нам сделать несколько выводов о количестве информации об ориентирах. RRN инвариантен к порядку ориентиров и позволяет найти оптимальное количество конфигураций и расположение ориентиров, расположенных в нижней челюсти интересующего объекта или в верхней челюсти и носовой полости близлежащих объектов. Насколько нам известно, это первый алгоритм, который использует глубокое обучение для нахождения анатомических отношений между объектами.

L2AE-D: Learning to Aggregate Embeddings for Few-shot Learning with Meta-level Dropout Authors Heda Song, Mercedes Torres Torres, Ender zcan, Isaac Triguero Немногое обучение линз фокусируется на изучении новой визуальной концепции, а примеров этикеток очень мало. Успешный способ решить эту проблему — сравнить сходства между примерами в метрическом пространстве обучения на основе сверточных нейронных сетей. Однако из-за ограниченного количества обучающих задач существующие методы обычно страдают от переобучения на мета-уровне и обычно не учитывают важность сверточных характеристик различных примеров в одном и том же канале. Чтобы устранить эти ограничения, мы внесли следующие два вклада: Мы предлагаем новый метод метаобучения для агрегирования полезных сверточных функций и подавления шума на основе механизмов внимания по каналам для улучшения представления классов. Предлагаемая модель не требует тонкой настройки и может быть обучена сквозным образом. Основное новшество — это комбинация модуля генерации общего веса, который учится назначать разные веса картам характеристик разных примеров в одном канале. b Мы также ввели простую технику потерь на мета-уровне, которая может уменьшить переобучение на мета-уровне в некоторых методах обучения линз. В наших экспериментах мы обнаружили, что этот простой метод значительно улучшает производительность предлагаемого метода и различных современных алгоритмов метаобучения. Применение нашего метода к распознаванию небольшого числа снятых изображений с использованием наборов данных Omniglot и miniImageNet показывает, что он может обеспечить наиболее высокую производительность классификации.

SoDeep: a Sorting Deep net to learn ranking loss surrogates Authors Martin Engilberge, Louis Chevallier, Patrick P rez, Matthieu Cord Некоторые задачи машинного обучения оцениваются с помощью недифференцируемых показателей, таких как средняя точность или корреляция Спирмена. Однако их недифференциация препятствует их использованию в качестве целевых функций в рамках обучения. Существуют альтернативы и методы ослабления, но, как правило, специфичны для данной метрики.

Chinese Abs From Machine Translation

WEB 2.0 -сервисы для образования

1. Виртуальные доски:

• • Conceptboard совместное редактирование, виртуальная доска

  • CoSketch -это многопользовательская онлайн-доска разработана, чтобы дать вам возможность быстро визуализировать и поделиться своими идеями и образами.

• DabbleBoard совместное редактирование без регистрации

  • Drawonthe Привлекательный сервис для совместного рисования на виртуальной доске.

  • Educreations виртуальная доска, классы, категории, мультимедиа (онлайн и как приложение к iPad)

  • FlockDraw — cовместное рисование и работа с виртуальной доской

  • Flowchart-com — это онлайн многопользовательская доска. Вы можете взаимодействовать со своими коллегами в реальном времени.

• LIno it для работы с заметками, стикерами, фото, видео, организованными в один виртуальный стол.

• Notaland виртуальная доска для групповой работы — интеграция различного контента

  • Primary Paint виртуальная доска для совместной работы без регистрации

  • Popplet — виртуальная стена (доска) для работы с мультимедиа объектами в группе

  • RealtimeBoard виртуальные доски для проектов на русском языке

  • Rizzoma — виртуальная площадка для коллективной работы

  • Scriblink виртуальная доска

  • Scrumlr виртуальная доска со стикерами. Групповая работа

  • Stoodle — организация площадки для обмена знаниями и взаимообучения.

  • Stickr — это русскоязычный сервис для создания заметок и не только…

• Twiddla виртуальная интерактивная доска

• Vyew сервис совещаний, обучения, виртуальная доска

  • Web Whiteboard — это отличная виртуальная доска для рисования, простой интерфейс, минимализм в инструментах и надёжный синхронный многопользовательский режим.

• Writeboard совместное редактирование

• WikiWall работа в группе с информацией

2. Графика онлайн (редакторы, хостинг, анимация, коллажи, визитки, календари):

• • 1romantic качественный оригинальный сервис для создания слайдшоу и музыкальных открыток

  • ABCYA PAINT Go сервис для создания детских рисунков онлайн.

  • Addtext.- Быстрое добавление текста на фотографию

  • Anymaking Image Workshop -простые инструменты для редактирования фотографии и использование различных фото эффектов.

  • artPad -онлайн рисовалка

  • Avatan — сервис для применения множества различных эффектов к вашим фотографиям, создания фотоколлажей.

  • Avatarizeyourself — необычный сервис, который создан автором под впечатлением от просмотра фильма АВАТАР.

  • Aviary фоторедактор редактируем фото

  • Aviary Phoenix Совместное редактирование рисунков

  • Awesome- хорошая находка для пользователей, которые хотят сделать круглую аватарку или картинку онлайн

  • Background Burner — отличный бесплатный сервис по удалению фона с фотографии.

  • BannerSnack создание банеров

  • Beautiful-curves предлагает пользователю создавать удивительные рисунки цветными волнистыми линиями

  • Befunky -редактируем фото, создаем коллаж

  • Benettonplay! позволяет создавать простыми средствами покадровую рисованную анимацию, комиксы и многие другие проекты.

  • Beezmap позволяет создать привлекательный и высокого качества коллажи

  • BlockPosters интересный сервис, в котором за три шага можно создать большой постер

  • BlogGIF -коллекция сервисов. Знакомство с сервисом «Создание слайд-шоу GIF

  • Blingee создание анимированных изображений

  • Bookr — это простой и удобный в работе сервис для создания фотокниг.

  • Bounce — это интересный и простой в использовании сервис для того, чтобы поделиться своими идеями по поводу дизайна и содержимого сайта, по поводу фотографии, картины, иллюстрации, дизайнерского решения.

  • Brushster позволяет создавать абстрактную живопись.

  • Bulkresizephotos — чтобы быстро изменить размеры фотографий (для последующего использования в сети интернет или для подготовки презентаций)

  • Calendarika-com позволит быстро и качественно создать календарь на любой месяц. Для пользователей предлагается множество оригинальных шаблонов.

  • Calendarum-ru — удобный, быстрый, бесплатный сервис для создания визиток, календарей, конвертов.

  • Canva — интересный сервис для создания постеров, баннеров, визиток, иллюстраций, публикаций в соц. сетях

  • Caption.iT создание коллажей с использованием множества шаблонов.

  • Cartoonize предлагает пользователям для использования около 100 различных фильтров-шаблонов

  • Chogger предназначен для создания рисованных комиксов.

  • Сitrify ориентирован на работу с портретами.

  • Clay Yourself создание аватарок ( портретов) из наборов графических примитивов

  • Clipyourphotos — это набор инструментов для работы с фотографиями.

  • ClippingMagic — отличный web-сервис для удаления фона с фотографий.

  • Closr для создания интерактивных изображений с помощью ОДНОГО изображения (коллажа) с высоким разрешением. Его можно масштабировать и делать интерактивными выделенные фрагменты.

  • CreateCollage — сервис русский для быстрого создания коллажей из 2-6 фотографий.

  • ColRD — сервис для генерации палитр.

  • Culture Street -это постоянно растущий банк интерактивных и видео-ресурсов, чтобы вдохновить свой класс для творческой деятельности. Анимации

  • Dabbledraw — простой сервис для онлайн рисования, письма и публикации образовательных ресурсов для учащихся всех возрастов

  • DeviantArt Muro — мощный онлайн редактор для рисования с поддержкой кириллицы.

  • DeepArts позволит превратить ваши фотографии в красивые произведения искусства в стиле любимого художника

  • Doink -мультипликация

  • DoppelMe — с помощью этого сервиса вы сможете быстро создать графическое подобие себя, ваших друзей

• Dermandar — фотопанорамы

  • DisaPainted создание анимации в сети

  • Draw SVG — онлайн редактор векторной графики

  • Draw you own cartoon character позволяет создать с помощью кисти или карандаша персонаж и анимировать его.

• Drav.to — рисование онлайн

  • Draw a Shtickman анимация, рисуем на сервисе

  • Drawball простейшая «рисовалка» с использованием одного гигантского круглого полотна

  • Drawi- рисование онлайн

  • Drawingnow — это интересный бесплатный сервис, на котором пользователь сможет не просто создать цифровой рисунок, но и что важно — научиться рисовать.

  • DropMocks быстрый обмен фото

  • dr.Pic онлайн графический редактор (небольшой набор инструментов)

  • Dumpr — создание фотоколлажей по шаблонам

  • Edit Photos for Free — отличный набор инструментов – приложений для работы с изображениями. Вам нужно убрать фон с фотографии, создать рисунок, отредактировать фотографию, создать коллаж, сделать оригинальную GIF – анимацию, то вам сюда!

  • Effectfree — фотоэффекты и рамочки. Можно выбрать любой фотоэффект, рамочку, календарь, загрузить фото, отредактировать и получить красивый результат.

  • EnjoyPic создаем комбинированные изображения с фото и применяем анимационные эффекты к фотографии

  • Faceyourmanga — это простой сервис для создания аватарок.

  • FANstudio редактируем фотографии

  • Flageffect для добавления к фотографии изображения флага или спортивной атрибутики

  • Free Logos генерация логотипов онлайн

  • Free Online Image Editor онлайн сервис для работы с графическими изображениями

  • FotoTricks для создания коллажей, анимации

  • Fishup -фотохостинг и работа с фото, социальный сервис по интересам

  • Flame Painter сервис фрактальной живописи

  • Flashface – онлайн сервис, с помощью которого можно составить фоторобот онлайн быстро и бесплатно

  • Flash-Gear DRAW рисование онлайн с помощью технологий Flash

  • FlashPaint редактор графических изображений в сети, для начинающих и без регистрации

  • Flash Ina — рисуем фломастером на экране. Процесс рисования можно воспроизвести и получится интересный мультфильм.

  • FlauntR редактируем фото, создаем коллажи, открытки

  • Fotocollage-karandash для быстрого создания простых коллажей

  • Fotoflexer — редактировать фото, ретушировать и искажать фото. интеграция с соц сервисами

  • FotoJet коллажи без регистрации, кириллица, готовая работа без логотипа

  • Fotonea — это простой в использовании веб-сайт, где можно создать коллаж из фотографий.

  • Fotor редактируем фото, создаем коллажи, по шаблонам фотооткрытки, HDR -фотографии.

  • Fotostars — это бесплатный фоторедактор онлайн, позволяющий обрабатывать ваши фото с помощью стильных фотоэффектов и фильтров.

  • FotkaGoda создание коллажей, фотоальбомов без регистрации множество шаблонов

  • Fotki фотосервис (хостинг, блоги, общение)

  • Fox & Crow Drawing — это удивительная возможность создавать рисунок, рисуя различными фигурами и объектами: бабочками, цветочками, листочками, крыльями, веточками и проч.

  • Free Logos генерация логотипов онлайн

  • FunPhotoBox создание коллажей анимированных изображений, открыток

  • Gfranq обрабатываем фото с помощью фильтров и делимся ими

  • Gifpal – сервис для создания анимированных GIF.

  • Giiif сервис генератор смайлов и анимированных (в том числе и блестящих) надписей

  • Gickr позволяет мгновенно создавать анимированные GIF онлайн

  • GlitterPhoto Анимация и разнообразные фотоэффекты к вашим фото без регистрации

  • Glitterfy — фотоэффекты к вашим фотографиям анимированные

• Glogster — постеры

  • Graffiti Creator позволит вам создать надпись или логотип в стиле граффити.

  • Graphing — фотохостинг, редактор, построение диаграмм

  • Harmony -графический редактор для творческих людей.

  • Hypster позволяет генерировать гербы, логотипы.

  • Intelloware — это простой в использовании и, вместе с тем, отличный инструмент для рисования.

  • Internet Marketing Ninjas предназначен для изменения размера и обрезки изображений специально для использования в сети интернет.

  • ImageChef создание анимированных открыток, альбомов, облаков из слов

  • Image Editor предназначен для быстрого редактирования фотографий.

  • ImagePop предназначен для быстрой коррекции фотографий

  • IMGonline предназначен для коррекции фотографий и картинок онлайн.

  • Imgur хостинг фото и возможность поделиться фото и альбомами

  • Imm.io сервис для хостинга изображений

  • InspirARTion — это простой в использовании и вместе с тем отличный инструмент для рисования.

  • iPiccy без регистрации редактировать фото, создавать творческие работы, коллажи используя WEB и свои фото

  • Iwishyouto позволяет создавать оригинальные анимационные открытки

  • JPGfun редактирование фотографий, фотоколлажи, шаблоны

  • Jukebox — создание постеров, открыток онлайн

  • JuxtaposeJS — простой способ рассказать историю про “до и после”. JuxtaposeJS генерирует код слайдера, который позволяет легко переключаться между двумя картинками и наглядно продемонстрировать разницу.

  • Kerpoof Мультисервис для работы с картинками, картами, мультфильмами, публикациями детей

  • Koalacollage — это бесплатный сервис для создания коллажей

  • LEGO City Comic-Builder Онлайн генератор комиксов

• Liveshare фотоленты

  • Loupe интерактивные подарочные фотоальбомы-по картинке шаблону

  • Loupe Card — позволяет создавать рисованные анимированные изображения с использованием фотографий

  • Luxand Smileys позволит превратить обычное портретное фото в анимированное эмоциональное изображение (GIF)

  • MagMyPic фото на обложку журнала

  • Make-animation предназначен для создания простой анимации из выбранных пользователем фотографий или изображений

  • Makebeliefscomix Генератор комиксов онлайн без регистрации

  • Many-lines позволяет рисовать онлайн на экране кистью, состоящей из множества линий

  • Mapwing создание интерактивных изображений, туров, экскурсий

  • Meine Kleine Draw Toy — это простой анимированный графический редактор

  • Method Draw — онлайн редактор векторной графики

  • Minifig – сервис, который позволит создать аватарку в виде фигурки — Лего.

  • Mirroreffect предназначен для добавления эффекта отражения к загруженному пользователем изображению

  • Muro — сервис для создания рисованных объектов.

  • Myoats — это очень интересный и бесплатный сервис для создания оригинальных рисунков и фоновых текстур..

  • MyPictureResize редактор фотографий без регистрации

  • MyTribe101- для создания гербов, где всё важно, каждая деталь, каждый цвет

  • Odosketch рисование пастельных рисунков

  • Otaku Avatar Master — бесплатный сервис для создания аватарок.

  • Onlenephototoll обработка фотографий, создание рисунков, планов

  • Prezefy редактирование фото, использование различных эффектов, анимация текста

  • Paint Kards риование онлайн

• Panoramio фотосервис с привязкой фотографий к карте Google.

  • Pato предлагает множество эффектов для работы с фотографией. Сервис имеет русский интерфейс. Готовую работу можно сохранить на свой компьютер, поделиться в социальной сети и получить ссылку.

• PencilMadness — рисование онлайн

  • Petswitch предназначен для создания комбинированной фотографии из нескольких фото.

  • PhotatoBug -создание мультимедийных слайдшоу

  • Photoeditor SDK -современный (корректор) редактор, который ориентирован для использования с современными мобильными устройствами

  • Photos-share — необычный сервис по генерации аватарок .

  • Pho.to создание коллажей, обработка фото, анимация

  • Photo505 создание коллажей с помощью шаблонов

  • Photobuket фотохостинг

  • Photocat сервис для редактирования фотографий, создания коллажей без регистрации

  • PhotoCollage создание коллажей, анимации, слайдшоу

  • Photofunia создание фотоколлажей, анимированных фото из ваших фотографий

  • PhotoFaceFun сервис фотоэффектор для портрета

  • PhotoFace Dashboard — забавный сервис для работы с портретной фотографией.

  • PhotoJoiner- коллекция сервсиов которые ориентированых на работу с фотографиями. Здесь и привлекательные коллажи, и модные мемы, и отработка дизайна графики для социальных сетей.

  • Photosynth трехмерные моделируемые из фото панорамы

  • PhotoSnack -мультимедийный сервис (слайдшоу)

  • PhotoMania дает отличную возможность для создания, на основе своих снимков, эффектных художественных работ

  • Photoshop набор онлайн инструментарий для редактирования фотографий. Фото и видео хостинг

  • PhotoTricks создание и публикация коллажей на основе фото и шаблонов

  • Photovisi создание коллажей с использованием шаблонов

  • Phraseit позволяет создавать свои собственные комиксы за несколько минут онлайн

  • Picadila редактируем слоями фото, эффекты, ретушь без регистрации

• Picasa фотосервис

  • Picbow — сервис, который позволит сделать из пользовательских фотографий коллажи, открытки, применить различные эффекты и отредактировать фотографию

  • Pic-Collage — это универсальный программный продукт, который поддержан всеми мобильными платформами.

  • Picfull быстрая коррекция фото с помощью регулируемых фильтров без регистрации

  • Picisto для создания коллажей, открыток

  • PicJoke создание фотоколлажей по шаблонам быстро, без регистрации, на русском языке

  • PickaFace предназначен для генерации аватарки. Это более примитивный сервис и ориентирован он на создание аватарок по принципу генерации фоторобота.

  • PicMonkey редактирование фото, создание коллажей. Использование стилей и шаблонов. Часть шаблонов монетизирована

  • Picnik редактируем фото, коллажи, показы

  • PicResize — легко обрезать, изменять размеры и редактировать фотографии онлайн бесплатно можно с помощью сервиса .

  • Picsbuffet позволяет выстроить 3D область из найденных по ключевому слову фотографий с фотосервиса Fotolia

  • Picstag — создание интерактивных изображений (текст, ссылки, звук)

  • Picture2Life работа с фотографиями, фоторедактор

  • Pictures4fun коллажи по шаблонам (рамки, коллаж, журнал, ретушь)

• Pikipump создание анимированных изображений, комиксов

  • Pichacks позволит внести искажения в загруженную пользователем фотографию

  • Pinterest это тематический каталогизатор изображений с социальной сетью.

  • Pixenate Простой графический редактор онлайн для редактирования фото

  • PixlrExpress быстрое редактирование фотографий

  • Pixlr Photo editor Редактор фотоизображений (слои, кириллица)

  • Pixiclip — это онлайн холст на котором можно рисовать, который позволяет общаться с помощью веб-камеры или микрофона, создавать истории и сказки.

  • Pixisnap создание фотомозаики и имитации поляроидного снимка

  • Pixslr o Matic применение различных фотоэффектов к загруженной фотографии

  • Pixiz — создание коллажей и редактирование фото без регистрации

  • PiZap создание коллажей, редактируем фото, фоновое изображение

  • Polarr – мощный редактор фотографий. Даже скорее не редактор, а мощный инструмент точной коррекции фотографий.

  • Portrait Illustration Maker — сервис для пошагового создания аватарок.

  • Posterini — сервис для создания плакатов онлайн.

  • Poster My Wall — это популярный веб-инструмент для создания постеров по шаблонам.

  • Pro100tak позволяет создавать анимированные музыкальные открытки

• Professor Garfield представляет собой интересный конструктор комиксов

  • PsykoPaint онлайн рисование и художественная обработка фотографий

  • Queeky — это уникальная коллекция инструментов для работы с графикой онлайн.

  • Quick Picture Tools — коллекция из 12 онлайн инструментов для работы с фотографиями: постер, коллаж, анимация, обложка открытки, удобный фон на рабочий стол компьютера, фотографию в рамке или с необычными углами.

  • Rhizopods предназначен для 3D моделирования с использованием загруженного рисованного объекта

  • Ribbet создание коллажей, редактирование фото

  • Rollip – сервис и редактор фотографий онлайн для быстрой обработки и наложения на фотографию всевозможных фотоэффектов, фильтров, рамок и текста.

  • Scrapee-net — Мощный сервис для работы с фотографиями

  • Sculptfab предлагает пользователям создавать объемные модели из виртуального пластилина, правда это может быть и иной пластичный материал.

• Slide слайдшоу из фотографий

  • Stencil — онлайн сервис для создания простых визуализаций. Это может быть изображение с цитатой, коллаж, постер.

  • Sketch — это интересный бесплатный онлайн сервис для рисования

  • Sketch Toy — бесплатный онлайн-сервис для рисования, который позволяет не только рисовать, но и записывать весь процесс создания рисунка.

  • Stripgenerator — конструктор комиксов на базе галереи примитивов и интуитивно понятным, простым интерфейсом

  • SVG-edit предназначен для работы с векторной графикой

  • Taggstar создание интерактивных изображений на сайте (текст, инфо, привязка к карте, фото и видео)

  • ThingLink- создание интерактивных изображений, коллективная работа

  • Thisissand рисование цветным песком онлайн

• Toonlet– это сервис для создания комиксов. Есть возможность самому сконструировать героя.

  • Tuxpi — фотоэффекты для ваших фото без регистрации

  • Vector Paint — это простейший редактор векторной графики без регистрации.

  • vRamke онлайн сервис фоторамок для ваших фото

  • Watereffect для создания эффекта отражения изображения в воде.

  • WebInpaint — коррекция фотоизображений, удаление лишних деталей

  • Zonerama — «неограниченное пространство для ваших фотографий». Хостинг, фотоальбомы.

  • Брашечка -сервис для рисования с использованием тематически скомпонованных стилей и тем. (младшие школьники)

  • ВИП ТАЛИСМАН — Это более 6410 Фотоэффектов, доступных пользователю

  • Гифовина создание gif анимации онлайн

  • Дизайн студия предлагает свой программный продукт для создания гербов.

  • Кропер — это простой русскоязычный графический редактор фотографий.

  • Мультатор создание простейшей анимации

  • Открытка- создание анимированных открыток, поздравлений с использованием своего лица

  • Редактор комиксов создание комиксов

  • Рисовалка- забавный способ рисовать онлайн без регистрации.

  • Сейвпик.ру фотохостинг, хостинг изображений

  • Сервисы онлайн — набор программ для создания и обработки графики (расписание, календари, визитки, грамоты)

  • Скруглитель – можно создавать оригинальные аватарки и придавать различную форму выбранным пользователем изображениям

  • Яндекс фотосервис

• Яндекс краски открытки онлайн

3. Презентации, публикации, видеоролики (mix):

• • 123-slideshow позволяет бесплатно создавать слайд-шоу

  • 280 Slides сервис презентаций, публикаций

  • Adobe Slate — простой, удобный и бесплатный онлайн-инструмент для создания историй на основе иллюстраций

  • Adobe Voice — это бесплатное решение для мобильных устройств, которое позволяет создавать анимированные видеопрезентации

• Ahead сервис создания презентаций

  • Animaker — это интересный сервис, который позволяет создавать видео ролики с использованием различных анимированных героев

  • Animoto слайдшоу с фото, видео, публикация

  • Apester предлагает зарегистрированным пользователям расширить возможности своего контента для использования в образовании и бизнесе, путём интеграции интерактивных объектов.

  • Atavist — для создания визуальных историй, которые включают в себя один (или более) мультимедийных блоков.

  • AuthorSTREAM публикация презентаций, конвертация в видеоформат

  • Biteable — это один из простых способов создания пользовательского видео с элементами скрайбинга онлайн

  • BlockPosters интересный сервис, в котором за три шага можно создать большой постер

  • Bookemon — это мощный редактор для создания электронных книг.

  • Bookr — это простой и удобный в работе сервис для создания фотокниг.

  • Bunkr позволяет создавать интерактивные презентации путём встраивания на слайды разнообразного контента, в том числе и интерактивного.

  • Calameo сервис электронных публикаций

  • Canva — интересный сервис для создания постеров, баннеров, визиток, иллюстраций, публикаций в соц. сетях

  • CAST UDL Book builder — инструмент для совместного творчества с детьми. Получаются не просто детские истории, а настоящие интерактивные обучающие книги с помощниками-героями

  • ChalkMotion является не просто библиотекой простых, нарисованных от руки картинок, но и мощным инструментом для создания онлайн презентаций в которых используются рисунки и возможность добавления текста.

  • Cincopia- оригинальные слайд-шоу, интеграция слайд-шоу на странички сайтов.

  • Closr для создания интерактивных изображений с помощью ОДНОГО изображения (коллажа) с высоким разрешением. Его можно масштабировать и делать интерактивными выделенные фрагменты.

  • ComSlider предназначен для создания эффектных слайд шоу онлайн.

  • Culture Street -это постоянно растущий банк интерактивных и видео-ресурсов, чтобы вдохновить свой класс для творческой деятельности

• Easy Web Content Presenter для создания сайтов, презентаций, баннеров и инфографики

  • Docs для сбора и публикации файлов (создавать коллекции) Word, Excel, PowerPoint, Office Mix, а также PDF- документы и презентации Sway.

  • Edcanvas — организация материалов в определенной последовательности к уроку, мероприятию (фото, видео, текст, гиперссылки)

  • Emaze — сервис для создания презентаций с потрясающим дизайном и трехмерной анимацией

  • Empressr сервис для создания и работы с презентациями

• Epubbud сервис детских публикаций

  • Ezvid — это бесплатный инструмент для создания видео-роликов и слайд-шоу

  • Flowvella — это инструмент для создания презентаций, которые могут содержать текст, изображения, видео, звуки, галереи изображений и PDF файлы.

  • FlixTime создание слайдшоу в формате видеоролика и публикация

  • FlipSnack -мультимедийный сервис (публикации)

  • H5P — мощный набор сетевых инструментов для педагога. Проект предназначен для создания разнообразного интерактивного контента (презентации, видео, игры).

  • Haiku Deck — ориентирован на создание презентации с использованием иллюстраций и текстов.

  • HelloSlide публикация презентаций с синтезированным аудиосопровождением

  • Huzzaz предназначен для организации коллекций видео, которое размещено на видеохостингах YouTube и Vimeo. Этот сервис позволяет организовать настраиваемые списки воспроизведения и собирать в коллекции тематические видео.

  • Go Mobile with your Presentations сервис для дистанционной работы с презентациями с использованием мобильных устройств школьников

  • Inklewriter — это сервис для рассказывания виртуальных историй и сказок

  • Issuu SmartLook мультимедиа публикации

  • JuxtaposeJS — простой способ рассказать историю про “до и после”. JuxtaposeJS генерирует код слайдера, который позволяет легко переключаться между двумя картинками и наглядно продемонстрировать разницу.

  • Kizoa создание мультимедийных слайдшоу

  • Little Bird Tales позволяет создавать цифровые истории (иллюстрации, текст и аудиозапись).

  • Magnoto создание групповой публикации с интегрированным мультимедиа и текстовыми заметками. Организация комментирования

  • Magru — открытая платформа для электронных публикаций.

  • MapSkip — с помощью этого сервиса можно создавать «цифровые рассказы» о местах, которые имеют какое то значение в жизни

  • Masher онлайн сервис для создания мультимедийных роликов, публикация

  • Medium — это сетевое сообщество читателей и авторов предлагающих различные истории (лонгриды) большие и маленькие

  • Mixbook создание фотокниг

  • Motionshows предназначен для создания слайд шоу в формате видео.

  • Moovly — это сервис для создания анимированных презентаций

  • Movenote- это web-инструмент для преподавателей и студентов. Презентация, фото с вашим видеокомментарием.

  • Movavi видеоконвертер онлайн

  • Myalbum — красивый и эффектный cервис для визуального сторителлинга.

• Myebook сервис электронных публикаций

  • MyLiveGalery создание фотогалерей, публикация

  • MyPlick публикация презентаций с прикрепленным аудиороликом.

  • My Story Maker создан специально для детей и позволяет создавать истории и сказки, используя набор персонажей и реквизит.

  • Online Flash Creator – сервис, который позволяет без регистрации создавать слайдшоу из выбранных пользователем фотографий и сохранить их в формате Flash.

  • On True Media — создание видеороликов в виде слайдшоу (30 сек), публикация

  • Ourboox — это простая полностью бесплатная платформа для создания авторских электронных книг.

  • Page Flip-Flap генерация электронных книг из исходных материалов

  • Parapara Animation представляет собой бесплатные инструменты для создания анимации

  • PEN.io быстрые публикации

  • PicoVico позволит пользователю бесплатно создать слайд-шоу.

  • Pimpampum – Bubblr — онлайн сервис для создания слайдов с комментариями.

  • Pixiclip — это онлайн холст на котором можно рисовать, который позволяет общаться с помощью веб-камеры или микрофона, создавать истории и сказки.

  • Pixorial для создания видео историй, которые пользователь может записать с помощью своего мобильного устройства. Есть возможность использовать видео, записанное с помощью Web — камеры ноутбука и стационарного компьютера.

  • Placestories позволяет создавать разнообразные цифровые истории

  • PowToon быстрые видеоролики, презентации оригинальные

  • Prezentit создание и публикация презентаций

  • ProshowWEB создание мультимедийных слайдшоу

  • Presefy решение для управления показом презентаций PowerPoint с помощью смартфонов

• Prezi создание презентаций

  • Presentious объединяет обычные презентации в записи, которые связаны с аудиокомментарием к каждому слайду

  • Projeqt — сервис для создания динамических публикаций (презентаций).

  • PhotoPeach публикация слайдшоу, презентаций

  • Photo Slideshow Maker предназначен для создания оригинальных слайд шоу

  • RawShorts — это сервис для создания презентационных видеороликов с простым и удобным для использования редактором

  • Readymag — Сервис для сторителлинга. Каждая страница истории формируется пользователем у которого есть возможность добавлять в историю разнообразный контент.

  • Readlist — создание электронной книги из ссылок на статьи.

  • Renderforest предназначен для создания слайд шоу в видеоформате.

  • Reveal сервис создания эффектных трехмерных презентаций

  • Roxio PhotoShow это сервис для бесплатного создания слайд-шоу, которые можно дополнять различными объектами и текстом

  • Scribd сервис электронных публикаций

  • Sharalike позволяет создавать фотоальбомы и генерировать из них красивые видео в формате сайдшоу

  • SlideBomb мешап- создание слайдшоу с использованием фото, видео, ссылки, тексты, Google Maps

• SlideBoom документ сервис презентаций

  • Slideful — сервис хорошо подходит для создания простых слайдшоу.

  • Slydely — это англоязычный web-сервис для создания слайд-шоу

  • Sliderocket сервис публикаций

  • Slideroll создание слайдшоу

  • Slides сервис для создания 3D презентаций с поддержкой фото, текста и использованием встраивания кодов с различных сервисов.

  • Slideshare сервис публикаций

  • SlideShow публикация презентаций

  • SlideShow.com.ua создание красочных анимированных слайдшоу из фотографий.

  • Slidestory — это сервис для создания историй с картинками и подкастов. Захватывающий и бесплатный способ создавать истории в фотографиях и обмениваться ими в интернете.

  • SlideSnack — инструмент, который позволяет легко загружать и обмениваться презентациями в сети.

  • Smore сорвис для создания мультимедиа онлайн объявлений

  • Soo Meta генерация видео из RSS, сборка новостей с медиа содержимым

  • SoundCiteJS позволяет включить кусочки аудио непосредственно в текст и прослушивать (включать как фон или иначе) их параллельно с чтением.

  • SPARKOL позволяет создавать видеоролики с эффектом, прорисовывания сюжета от руки.

  • Speaker Deck позволяет загружать слайды в формате PDF-документа. Затем сервис преобразует их в презентацию. Этими презентациями пользователи могут делиться в сети интернет. Такие презентации с успехом можно интегрировать на странички сайтов, блогов в СДО.

  • Stampsy — сервис для создания эффектных публикаций с использованием разнообразного контента.

  • Storycorps – мобильное приложение (поддерживает различные мобильные платформы) и WEB-сервис, позволяющие записать рассказ собственный или другого человека и сохранить его как историю.

  • Storify создание постов с консолидированной информацией (проекты, информирование, материалы к теме)

  • StoryMapJS — Удобный инструмент для создания интерактивной карты. Рассказывания историй.

  • Story Starter — образовательный проект книжного издательства Scholastic. Ориентирован на совместную работу учителей (родителей) с детьми.

  • Stupeflix -генерируем интересное видео из фото (видео, фото,титры,карты, переходы)

  • Tackk быстрые публикации (фото, видео, текст, ссылки) без регистрации

  • Tar Heel Reader — Зарегистрированный пользователь может написать и опубликовать в этой виртуальной библиотеке свою собственную книгу.

  • Tikatok создание детских книг, публикаций

  • Tilda — это бесплатный сервис с русским интерфейсом, который позволяет создавать красочные истории с эффектами пролистывания страниц.

  • Tripadvisor создание мультимедийных слайдшоу

  • Universal Subtitles создание субтиров к видеороликам

  • UtellStory – сервис и сообщество для создания и обсуждения цифровых историй.

  • Vcasmo создание, импорт презентаций, мультимедиа

  • Vialogues создание интерактивного опроса, занятия с использованием видеороликов (с ПК или Youtube)

  • Vibby — бесплатный инструмент для работы с видео с удобным интерфейсом и простой в использовании. С помощью этого сервиса пользователь может выделить наиболее важные части видеозаписи, которая опубликована онлайн.

  • VideoNotes — это полностью бесплатный сервис, который организует доступ к синхронизированным с Google Диском заметкам, которые пользователь добавляет при просмотре видеолекции (учебного видео).

  • Visage позволяет пользователям быстро и эффективно создавать качественные цифровые истории.

  • Vuvox создание и публикация мультимедийных слайдшоу (фото, видео, музыка)

  • Xtranormal -создание анимированных роликов с синтезатором речи по вашему сценарию

  • Wideo. co сервис для создания мультимедиа роликов с использование различных объектов

  • Widbook — это сервис для создания электронных книг в формате epub.

  • Yokto плейлист с встроенным видеопроигрывателем на сайте

• Youblisher побликации

  • YouTube популярный видеохостинг. Возможность редактирования видео, добавление интерактивного содержимого, видеотрансляции

  • Zeetings — платформа создания и трансляции презентаций, которая позволяет превратить пользовательскую аудиторию из пассивных зрителей в активных участников

  • Zentation презентация и видеоряд с лектором или процессом

  • ZohoShow создание, импорт, публикация презентаций

  • Фотофильмы слайдшоу в виде видеоролика

4. Офисные технологии, документ-сервисы:

• • Cometdocs система управления и конвертацией фалов онлайн

  • CrocoDoc документ сервис, совместное редактирование

• DocMe документ сервис

• Ontext публикация текстов

  • Penzu виртуальный дневник, блокнот для заметок

  • PiratePad групповое редактирование документов с встроенным чатом и возможностью прикрепления документов (экспорт,импорт)

  • PrivNote онлайн блокнот для быстрых заметок

  • ShowDocument предлагает организацию онлайн встреч, коллективное пользование экраном, сотрудничество в режиме реального времени

  • SkyDrive документ сервис (документы, фото), создание, редактирование документов, совместный доступ

  • Sync. in — это сетевой процессор для осуществления сотрудничества в режиме реального времени

  • Transcribe — виртуальный секретарь. Возможность превратить в тест аудио и видео.

  • Перечёркнутый текст прост в использовании. Просто вводите обычный текст, нажимаете кнопку, и получаете зачёркнутый.

5. Органайзеры, информеры

• • Dreams Board информационная виртуальная доска (изображения, стикеры, текст)

• Google Keep позволяет создавать «на лету» неупорядоченные заметки

  • Google календарь -онлайн органайзер

  • Springpad онлайн блокнот и органайзер

  • Lino It универсальный органайзер, доска со стикерами с возможностью прикрепления фото и видео

  • Metricline — линейки времени (до события или после события)

  • Mooscle мэшап онлайн доска со стикерами(заметками), коллекция закладок и блокнот в одном «флаконе»

  • Оrganizeit — это органайзер с расширенными возможностями работающий онлайн

  • Teamer сервис для организации работы над проектом в группе

  • Time-master предназначен для эффективного управления своим временем, распределением задач

• Trello — предназначен для людей которые хотели бы эффективно управлять своими задачами и задачами членов своей команды (группы, проекта).

• Миниплан русскоязычный личный органайзер с удобной системой оповещения о заметках.

6. Работа с группами, планировщики, закладки:

• BobrDobr закладки

  • Dotstorming — очень необычный сервис, который позволяет не только организовывать обсуждения в группе единомышленников, но и общаться и проводить рейтингование идей.

• Diarysed организация встреч

  • Diigo -сервис социальный закладочный, возможность использования множества инструментов, работа в группе

  • Google группы- организация работы с группами

  • Google блокнот -организация закладок и групп закладок, быстрых записей

  • Padlet виртуальная стена для размещения файлов, записей, ссылок. Возможна групповая работа без регистрации

• Posti. ca виртуальные стикеры

  • Stickymoose — это простой, бесплатный инструмент для голосования, для принятия решений группой единомышленников, коллег и др.

  • Symbaloo закладки

  • Sync. in — это сетевой процессор для осуществления сотрудничества в режиме реального времени

• Stixy виртуальные рабочие столы

• Ta-da List формируем и работаем со списками

  • Teamer сервис для организации работы над проектом в группе

  • ThingLink- создание интерактивных изображений, коллективная работа

  • TodaysMeet предлагает набор инструментов для преподавателей, работающих в цифровом классе

7. Визуализация (данных, информации, процессов и т.д.)

• • AnswerGarden предназначен для построения облака слов из ответов на вопрос, который сформулирован для аудитории

  • Benettonplay! позволяет создавать простыми средствами покадровую рисованную анимацию, комиксы и многие другие проекты.

  • Bounce — это интересный и простой в использовании сервис для того, чтобы поделиться своими идеями по поводу дизайна и содержимого сайта, по поводу фотографии, картины, иллюстрации, дизайнерского решения.

  • Bubbl.us сервис для генерации ментальных карт и проведения мозгового штурма.

  • Сacoo создание различных диаграмм, графиков, карт и др

  • ChartGo быстрое создание диаграмм

  • Chart Chooser — инструмент совершенствования Excel и PowerPoint теперь позволяет подбирать графики и диаграммы в HML5

  • ChartTool сервис для создания диаграмм и графиков

  • Chogger предназначен для создания рисованных комиксов.

  • Creately предназначен для создания детализированных схем и графиков любой сложности

  • Create a Graph создание диаграмм

  • Domo Animate для создания цифровых анимированных историй (сторителлинг) на английском (и некоторых других) языке

  • Diagramly создание схем, диаграмм, информационных карт и др

  • Drav. io — это бесплатное облачное решение для создания схем и диаграмм с предложением интеграции в Диск Google (возможное сохранение строящихся диаграмм: свой ПК, Dropbox, Google Drive)

  • Easel.ly сервис для создания инфографики

• Easy Web Content Presenter для создания сайтов, презентаций, баннеров и инфографики

• Genial.ly это интересный web-сервис для создания разнообразного интерактивного контента: презентаций, интерактивных плакатов, игр, инфографики

• Gone Google Story Builder визуализация диалогов в формате Google doc.

  • Google Ngram Viewer визуализация частоты упоминания

  • Infogr.am сервис для создания инфографики по шаблонам

  • JuxtaposeJS — простой способ рассказать историю про “до и после”. JuxtaposeJS генерирует код слайдера, который позволяет легко переключаться между двумя картинками и наглядно продемонстрировать разницу.

  • Makebeliefscomix предназначен для создания комиксов

  • MapMySelf сервис для генерации ментальных карт

  • Mapwing создание интерактивных туров с использованием различных объектов.

  • Metta — онлайн сервис для визуального сторителлинга, создания видеолекций.

  • Metricline — линейки времени (до события или после события)

  • Mind42 Создание ментальных карт

  • Mindomo создание ментальных карт

  • MindMeister — сервис для создания интеллект-карт (ментальных карт).

  • Movenote- это web-инструмент для преподавателей и студентов. Презентация, фото с вашим видеокомментарием.

  • MyHistro – это web сервис для сторителлинга с привязкой к географическим картам.

  • Narrable — сервис для создания мультимедиа историй (фото, аудио, тест)

  • Pearltrees — Построение карты интересов возможно с помощью сервиса. Закладочный сервис

  • Pic Lits предназначен для генерации историй (фотография и текст) из шаблонов.

  • Piecolor создание диаграмм

  • PickaFace -генерация аватарок по аналогии с фотороботом

  • PiktoChart для создания инфографики. Заготовки можно поделиться, встроить, сохранить

  • Playcast Создаём мультимедийные открытки (романтические, фотоистории, эмоциональные представления и др.)

• Professor Garfield представляет собой интересный конструктор комиксов.

  • Projeqt — сервис для создания динамических публикаций (презентаций).

  • Recitethis предназначен для создания стильных изображений с цитатами

  • RezumUp — визуализация резюме в графическом или текстовом виде с использованием профессиональных социальных сетей LinkedIn и Facebook. Возможно ручное построение резюме.

  • Rhizopods предназначен для 3D моделирования с использованием загруженного рисованного объекта

  • Rich Chart Live создание «живых» диаграмм

  • Snapito — продвинутый сервис для получения скриншотов страниц веб-сайтов.

  • SnapShirts позволяет пользователям создавать облако слов сайта или блога.

  • Stencil — онлайн сервис для создания простых визуализаций. Это может быть изображение с цитатой, коллаж, постер.

  • Storybird — сервис для создания собственных историй с помощью иллюстраций и текстового сообщения.

  • Stripgenerator — конструктор комиксов на базе галереи примитивов и интуитивно понятным, простым интерфейсом

  • Spiderscribe_NET сервис для создания когнитивных карт

  • Tagxedo Генерация облака слов с действующими ссылками поиска

  • Tagul Генерация облака слов с действующими ссылами из текста или по url

  • text2mindmap сервис построения из слов облака (карты)

  • Thumbalizr – сервис для получения скриншотов страницы сайта.

• Toonlet– это сервис для создания комиксов.Есть возможность самому сконструировать героя.

  • Ultimate FlashFace создание фотороботов

  • Web Screenshots – онлайн сервис, с помощью которого можно сделать скриншот страницы веб-сайта, блога.

  • Winkwaves позволяет пользователя строить теговое облако слов.

  • WordCloud генерация облака слов сайта/блога по ссылке

  • Word It Out генерация облака слов

  • Wordle-net генерация облака ключевых слов

  • ZooBurst анимационные 3D публикации в виде историй, сказок.

  • Zimmer Twins at School — инструмент для сторителлинга. Написание историй комиксов с диалогами и анимацией.

8. Вебинары, уроки, классы, консультирование, конференции, встречи:

• • AnyMeeting полнофункциональная система организации вебинаров (до 200 участников и 6 в режиме общего видео)

  • Appear-in позволяет организовывать видеоконференции легко и просто. Пользователю для создания конференции (на 8 пользователей) достаточно только открыть страницу в браузере, добавить в адрес название комнаты и войти в конференцию.

  • Blendspace позволяет собрать в единое целое материалы к уроку: документы, видеоролики, фотографии и другое.

  • Buzzumi организация видеообщения, конференций, вебинаров, видеоинтервью

  • ChatStep для создания чатов в реальном времени. Подкупает своей простотой. Никакой регистрации. Быстро и оперативно.

  • Confetee Телекоммуникационный сервис для организации конференций (web и обычные стационарные телефоны)

  • EGA -вебинар система видеоконференцсвязи

  • Go Mobile with your Presentations сервис для дистанционной работы с презентациями с использованием мобильных устройств школьников

  • Gruveo предназначен для организации видеоконференций без регистрации. Интерфейс сервиса на русском языке.

  • Joint. me организация демонстрации рабочего стола, общение

  • Kaizena — это система взаимодействия с обучающимися. Быстрый сервис, который позволяет организовать работу в группе обучающихся и взаимодействовать с ними различными способами.

  • MeetingBurner – это не только отличное место для проведения онлайн встреч (прямо в браузере, и вам не придется ничего загружать или скачивать), но он также как нельзя лучше подойдет для интернет-семинаров и предоставления коллективного доступа к вашему экрану

• Onwebinar организация и проведение вебинаров, конференций

  • Open-Tok — организация видеосвязи на страницах сайтов, блогов

  • Quatla -портал онлайн обучения

  • ShowDocument предлагает организацию онлайн встреч, коллективное пользование экраном, сотрудничество в режиме реального времени

  • SeeMedia платформа организации и проведения вебинаров (бесплатно до 1000 человек на открытых вебинарах и до 25 на закрытых)

  • Sync. in — это сетевой процессор для осуществления сотрудничества в режиме реального времени

  • Speakplace создание и организация аудиоконференций

  • TheAnswerPad представляет собой интерактивную систему диалогов, которые с помощью беспроводных технологий соединяет учителя с детьми в классе, чтобы они могли проверять и контролировать понимание изучаемого материала во время урока.

  • Tinychat видеоконференции, консультации, чат

• Tipmeet онлайн консалтинг

  • Zeetings — платформа создания и трансляции презентаций, которая позволяет превратить пользовательскую аудиторию из пассивных зрителей в активных участников

9. Библиотеки, образовательное видео, интерактивное онлайн телевидение:

10. Карты:

11. Сайты, блоги, визитки:

12. Тесты, опросники:

• • 99Polls создание опросов

  • Apester предлагает зарегистрированным пользователям расширить возможности своего контента для использования в образовании и бизнесе, путём интеграции интерактивных объектов.

  • Branch Track — инструмент создания компьютерных симуляций диалогов с использованием ветвления в выборе вариантов ответа.

  • Bounce — это интересный и простой в использовании сервис для того, чтобы поделиться своими идеями по поводу дизайна и содержимого сайта, по поводу фотографии, картины, иллюстрации, дизайнерского решения. Есть тестирование.

  • Easy Test Maker — это бесплатный онлайн генератор тестов.

  • Flisti — быстрое создание опросов

  • Google форма — организация быстрых опросов

  • H5P — мощный набор сетевых инструментов для педагога. Проект предназначен для создания разнообразного интерактивного контента (презентации, видео, игры).

  • Quipol создание быстрых опросов, голосований

  • QuizOperator — это бесплатный инструмент, который позволяет пользователям легко создавать и работать с викторинами (тестами).

  • QuizSnack-организация опросов

  • QuizWorks позволяет легко сделать тест менее чем за пять минут.

  • Quizzy позволяет очень быстро создавать тесты, которые можно использовать для работы с обучающимися с применением мобильных устройств или браузера стационарного компьютера.

  • Kahoot! организация голосований, тестирования и выполнения заданий с помощью мобильных устройств

  • Knowledgelevel предназначен для создания тестов

  • Mentimetr организация голосований с помощью мобильных устройств

  • mQlicker — организация быстрых опросов с помощью мобильных устройств.

  • Online Test Pad — возможность создавать логические игры, онлайн тесты, опросы, кроссворды

  • Polldaddy — это мощный сервис для создания разнообразных опросов.

  • Poll-maker — это онлайн сервис для создания и проведения опросов и тестов онлайн

  • Pollservice сервис на русском для создания быстрых опросов (ссылка и код)

  • PollSnack — это простой онлайн-инструмент для исследований и проведения опросов. Результаты отображаются в режиме реального времени.

  • Revision quizmaker — сетевой проект для создания и работы с тестами. Есть поддержка всех мобильных платформ.

  • Simpoll -создание опросов, голосований и тестов

  • Socrative Teacher организация и создание опросов с использованием мобильных устройств

  • Stickymoose — это простой, бесплатный инструмент для голосования, для принятия решений группой единомышленников, коллег и др.

  • Strawpoll — это простейший сервис для создания опросов.

  • Surveymonky сервис для организации мобильных опросов

  • Tally — это простой и удобный инструмент для проведения опросов и голосований.

  • Test_fromgomel — простой сервис для создания тестов, которые размещаются на сайте.

  • Testmoz — генератор тестов, можно использовать 4 типа вопросов, есть автоматическая сортировка

  • TheAnswerPad представляет собой интерактивную систему диалогов, которые с помощью беспроводных технологий соединяет учителя с детьми в классе, чтобы они могли проверять и контролировать понимание изучаемого материала во время урока.

  • Usaura — создание тестов на основе графических изображений

13. Мультимедиа сервисы

• • 123apps предложили пользователям большую коллекцию бесплатного софта для работы с мультимедиа онлайн

  • Aviary Mina совместное редактирование звука, размещение, запись с микрофона

14. Видеосервисы (хостинг, редактирование)

• • Dailymotion видеохостинг с большими возможностями

  • H5P — мощный набор сетевых инструментов для педагога.Проект предназначен для создания разнообразного интерактивного контента (презентации, видео, игры).

  • Huzzaz предназначен для организации коллекций видео, которое размещено на видеохостингах YouTube и Vimeo. Этот сервис позволяет организовать настраиваемые списки воспроизведения и собирать в коллекции тематические видео.

  • IMGUR Video to GIF — удобный и простой в работе web- сервис, который позволяет преобразовывать (конвертировать) и дополнять любое видео в формат GIF.

  • Loopster видеоредактор в сети

  • PlayPosit представляет собой виртуальную образовательную среду для создания и совместного использования интерактивных видео-уроков.

  • Popcorn Maker создание интерактивного видео (с компа, по ссылке) от Mozilla

  • Shotclip — уникальный инструмент для работы с видео. Коллективное видео.

  • TED-ed создание интерактивного образовательного видео на основе роликов и Youtube

  • TubeSnack видеоплеер с плейлистом

  • Vialogues создание интерактивного опроса, занятия с использованием видеороликов (с ПК или Youtube)

  • Vibby — бесплатный инструмент для работы с видео с удобным интерфейсом и простой в использовании. С помощью этого сервиса пользователь может выделить наиболее важные части видеозаписи, которая опубликована онлайн.

  • Vimeo — видеохостинг видео высокого разрешения и площадка для общения

  • Wirewax — это онлайн редактор для создания интерактивных видеороликов

  • Zaption создание интерактивного видео

  • Zentation презентация и видеоряд с лектором или процессом

  • Видеоредактор -Youtube онлайн редактирование видеороликов и публикация

15. Создание скринкастов

• • BlueBerry FlashBack Express Создание скринкастов, запись звуков ПК синхронно и комментирование

  • GoView — создание скринкастов

  • Krut — создание скринкастов

  • Ocam-screen-recorder — это русифицированный программный продукт для создания скринкастов

  • Rylstim — создание скринкастов. Минималистичный интерфейс

  • Screenr -создаём видео с аудио комментариями (Скринкасты)

  • ScreenCastle создание скринкастов

  • Screencast-O-Matic создание скринкастов

  • Screenpresso — это легкий в использовании инструмент для захвата экрана со встроенным редактором изображения.

16. Математика

• • Everyday Mathematics интерактивная доска онлайн

  • MathCracker -математика, строим графики, решаем задачи и другое

17. Ленты времени

• • Dipity создание лент (шкал) событий

  • Free-timeline позволяет создавать, сохранять онлайн и делиться лентами времени.

  • TimelineJS — генератор интерактивных таймлайнов для web.

  • Timerime создание лент времени

  • Timetoast -создание ленты времени

  • Tiki-Toki – стильный ресурс для создания интерактивных лент времени с использованием технологии 3D.

  • WhenInTime — онлайн сервис для создания, просмотра временных линий (лент времени) на любую тему по собственному выбору.

18. Дидактические материалы для уроков в игровой форме

• • Branch Track — инструмент создания компьютерных симуляций диалогов с использованием ветвления в выборе вариантов ответа.

  • BrainFlips работа с карточками

  • Brainscape — привлекательный сервис для создания интерактивных карт.

• СlassTools множество инструментов

  • CoboCards — это сервис для создания карточек заданий.

  • Cross предназначен для генерации кроссворда по списку ваших слов.

  • CrossGen — генерация кроссвордов с помощью сервиса

  • Ediscio — не просто сервис для создания обучающих карточек, но и целая образовательная платформа для организации работы с обучающимися. В карточку можно встроить текст, формулы, изображения и видео.

  • Educaplay позволяет готовить небольшие разнохарактерные дидактические единицы (упражнения, игры) в форматах html5 и во флэш.

  • Engrade — образовательная площадка для работы с обучающимися. Зарегистрированный пользователь может управлять процессом обучения в созданном виртуальном классе и иметь возможность для создания обучающих карточек и тестов.

  • eQuizShow предназначен для быстрого создания викторин без регистрации. кириллица поддерживается.

  • FauxFlash — это привлекательный для использования онлайн сервис, который позволяет быстро создавать качественные обучающие карточки.

  • FlashcardExchage создание и работа с онлайн карточками

  • Flashcards by Microsoft Education Labs — сервис от компании Microsoft для генерации учебных материалов в виде карточек.

  • Flashcard Machine создание онлайн-карточек для проведения викторин, занятий, тренингов

  • Flashcard Stash — создание слов на заданную тематику и генерации интерактивных игр с использованием этих слов.

  • Flippity есть большая коллекция различных заготовок для создания интерактивных заданий и упражнений в игровой форме. В заготовках используются возможности документов GOOGLE.

  • FlipQuiz — сервис для создания и проведения викторин.

  • H5P — мощный набор сетевых инструментов для педагога.Проект предназначен для создания разнообразного интерактивного контента (презентации, видео, игры).

  • QuizOperator — это бесплатный инструмент, который позволяет пользователям легко создавать и работать с викторинами (тестами).

  • GeoDart Game создание игр с использованием картографических сервисов

  • Jeopardy Rocks- Онлайн конструктор викторин

  • JeopardyLabs генерация онлайн викторин для занятий со школьниками

  • JigsawPlanet создание игр в виде пазлов

  • JigZone создание пазлов

  • Kubbu — онлайн проект, предназначенный для организации работы с обучающимися. Несколько сервисов для генерации игр.

  • LearningApps -создание интерактивных учебно-методических пособий по разным предметам

  • Online Test Pad — возможность создавать логические игры, онлайн тесты, опросы, кроссворды

  • Photograph Puzzle генерация пазлов

  • ProProfs создание дидактических материалов в игровой форме

  • PurpozeGames создаем игры по изображению(ям)

  • Puzzing генерация пазлов без регистрации

  • PuzzleCreation русскоязычный сервис для генерации пазлов

  • PuzzleIt русскоязычный сервис для генерации пазлов (2 варианта сложности)

  • Quizalize — интересная онлайн платформа для создания заданий для обучающихся в игровой форме.

  • Quiz game Master — Генератор викторин — предназначен для быстрого создания интерактивных викторин онлайн

  • Repetico — сервис для создания флеш-карт с возможностью вставки текста, формул, картинок и видеороликов на рабочую карточку.

  • Study Stack онлайн сервис для создания различных материалов к урокам

  • StudyDroid — привлекательный в работе сервис, который позволяет создавать карточки, используя форматированный текст и изображения

  • Toolsforeducators — Бесплатные инструменты для обучения собраны на одном ресурсе и представляют собой отличный комплект рабочего инструментария для активно работающего педагога.

  • Triventy -сервис для создания обучающих игр и викторин

  • Umaigra представляет собой интернет-проект дистанционного обучения для создания, публикации и выполнения дидактических игр для детей.

  • Wixie создание мультимедийных инсталляций. рисование, анимация. Учебные карточки, флеш-ролики и работа в классе

  • Word Learner — это сервис создания рабочих листов, головоломок, упражнений, карточек и игр

• WordLearner несколько инструментов

  • Zondle создаем дидактические игры по готовым шаблонам, создаем игры, пакеты по теме (текст, видео, фото, игра)

  • Zubru предназначен для запоминания большого количества информации и в первую очередь для изучения иностранных языков с использованием карточек.

  • Zunal WEBQuest Maker создание, публикация и работа WEB квестов

  • еТреники — это онлайн-конструктор учебных тренажёров.

  • Ребус 1 Генерация ребусов онлайн

  • Фабрика кроссвордов — генератор кроссворда

19. Планировщики, конструкторы

• • Gliffy создание чертежей, планов, схем, диаграмм онлайн

  • Google рисунки — создание графических изображений, схем, диаграмм

  • PlanningWiz — планировка комнат, помещений

20. Системы дистанционного обучения (LMS), конструкторы уроков, курсов.

• • Canvas — MOOC платформа. Возможность разработки собственных курсов.

  • EduClipper — это простая в использовании платформа для электронного обучения.

  • Expert System позволяет создавать и проводить образовательные курсы и вебинары. Ориентирована на организацию коммерческих курсов.

  • Eliademy СДО на русском языке для организации электронного обучения

  • Kaizena — это система взаимодействия с обучающимися. Быстрый сервис, который позволяет организовать работу в группе обучающихся и взаимодействовать с ними различными способами.

  • MoodleCloud бесплатная LMS от создателей Moodle. Русский язык, до 50 обучающихся.

  • MOS Solo − простой, но функциональный инструмент, который практически не требует обучения, но представляет множество возможностей в создании мультимедийного образовательного контента.

  • Scorm Cloud -СДО с загрузкой преподавателем электронного курса в формате SCORM (free 100 мб и 10 пользователей).

  • Smart Builder − это сервис, позволяющий создавать собственные электронные образовательные обучающие ресурсы (курсы), не обладая навыками программирования. Сервис поддерживает HTML 5

  • Stepic — конструктор курсов для электронного обучения

  • StudyBlue — это платформа для обучения, которая предоставляет интеллектуальные средства обучения, в том числе карточки, заметки, учебные материалы и пособия и многое другое

  • TheAnswerPad представляет собой интерактивную систему диалогов, которые с помощью беспроводных технологий соединяет учителя с детьми в классе, чтобы они могли проверять и контролировать понимание изучаемого материала во время урока.

  • Instudies полезные инструменты для учёбы по функционалу напоминает СДО

  • Udutu — платформа для создания электронных курсов. Набор WSIWYG инструментов

  • Портал единой среды дистанционного обучения. Облачная MOODLE для ОУ РФ

21. Организация чатов, форумов, агрегаторы социальных сетей

• • . Doter организация форумов для общения, обсуждения

  • ChatStep для создания чатов в реальном времени. Подкупает своей простотой. Никакой регистрации. Быстро и оперативно.

  • Forum2x2 организация форумов для общения и обсуждения

22. Облачные хранилища (cloud):

• • Box Файловый сервис с возможностью групповой работы с документами и файлами.

  • CloudMe -это бесплатный и открытый сервис для хранения и организации доступа к файлам в облаке.

  • DrawPR обмен файлами, хранение, коллективная работа с папками

  • Dropbox файловый сервис

  • eSnips файловый сервис с элементами социальной сети

  • Imm.io сервис для хостинга изображений

  • Jumpshare файловый сервис с мощной системой просмотра документов непосредственно на сервисе (150 типов файлов)

  • Mega — это облачное хранилище и файловый хостинг.

  • Microsoft OneDrive Облачный файловый сервис, ранее назывался SkyDrive.

  • Minus файловый сервис

  • TagMyDoc файловый сервис. При загрузке файла на сервис в документ автоматически встраивается (документ помечается) его QR-код

  • WebAsyst -совместное файлохранилище, редактирование документов

  • WebFile — файлообменник. бесплатно 3Гб.

  • Сейвпик.ру фотохостинг, хостинг изображений

  • Яндекс-диск продвинутый файловый сервис с возможностью совместной работы с документами и проч.

24. Конвертация:

• • 123apps предложили пользователям большую коллекцию бесплатного софта для работы с мультимедиа онлайн

  • ConverterOnlineFree для конвертации документов

  • CloudConvert поддерживает преобразование между более чем 100 различными форматами аудио, видео, документы, книги, архивы, изображения, электронные таблицы и презентации.

  • Сonvertfileonline имеет русский интерфейс и широкие возможности по работе с документами. Поддерживает конвертацию файлов в формате электронных книг.

  • Easy Pdf Cloud для конвертации офисных документов в формат PDF и наоборот.

  • IMGUR Video to GIF — удобный и простой в работе web- сервис, который позволяет преобразовывать (конвертировать) и дополнять любое видео в формат GIF.

  • JPG to PDF можно объединить несколько JPG-изображений в один PDF-файл

  • Media .io конвертер аудиофайлов. Если и локализованная ыерсия

  • Small PDF для конвертации документов. Есть возможность защиты PDF.

  • Аудио конвертер онлайн позволяет бесплатно конвертировать большинство распространенных аудио-форматов.

  • Онлайн конвертер файлов — мультиконвертер медиа файлов и документов. Поддержка файловых сервисов

  • Онлайн PDF конвертер — для конвертации документов

25 Распознаём текст онлайн

• • ABBYYFineReaderOnline сервис для распознавания документов онлайн.

  • Convertio- получить читаемое изображение из сложного графического формата и получить доступ к защищенным от копирования PDF документам.

  • Free PDF Conversion Online Быстрая конвертация PDF документов онлайн.

  • Free online OCR для конвертирования и распознавания текста. При распознавании игнорирует интегрированные в текст изображения.

  • img2txt – сервис по распознаванию текста из изображений (только форматы JPG, PNG, GIF), в тексте не должно присутствовать изображений, что скажется на качестве распознавания.

  • i2OCR — сервис для распознавания текста.

  • Online OCR — сервис для распознавания текста

26. Кодировка, декодировка

• • Hierogliphs — кодирование текстов с помощью символов

  • QR Coder сервис для генерации QR кодов

  • Listen Text — сервис для быстрого озвучивания текста

  • ONLINE Dictation позволяет набирать быстро и достаточно точно текст не с использованием клавиатуры, а воспользовавшись микрофоном диктуя его голосом. Работает с Google Chrome.

  • Service-Online является полностью бесплатным проектом, предназначенным для обеспечения работы пользователей с различными формами и сервисами.

  • Speechpad (Голосовой блокнот) можно упростить процедуру набора текста через распознавание голоса.

  • Tex2Speech — синтезатор речи. Преобразует текст в речь

  • Переводчик азбуки Морзе- генерация текстового сообщения и звука с помощью сервиса.

27. Листы с разлиновкой:

• • Generatedpaper содержит множество шаблонов листов A4 различных видов. Все шаблоны в формате PDF

  • Gridzzly предназначен для создания линованных листов.

  • MathBits — возможность скачать для работы с обучающимися готовые бланки с координатными осями для построения графиков. Все заготовки в формате PDF и их можно распечатать

  • Print_net предлагает скачать и распечатать шаблоны листа в клетку, листа в линейку или нотный лист.

  • Xfloss создание схем для вышивки по фотографии

  • Быть мамой генерирует прописи, которые вы можете составить самостоятельно.

  • Разлиновка — это сервис для генерации линованных листов. Принцип работы весьма прост: выбираете нужную разлиновку, параметры листа и печатаете.

28 Прочее:

• • Blendspace позволяет собрать в единое целое материалы к уроку: документы, видеоролики, фотографии и другое.

  • Copypastecharacter — простой сервис для выбора и использования разнообразных символов в работе.

  • Culture Street -это постоянно растущий банк интерактивных и видео-ресурсов, чтобы вдохновить свой класс для творческой деятельности

  • Flexum персональный тематический поисковик

  • How-old. — сервис производит анализ лица и на его основе определяет, сколько лет человеку.

  • Pearltrees — Построение карты интересов возможно с помощью сервиса. Закладочный сервис

  • PicTriev позволит оценить возраст и пол человека,который был на загруженной фотографии мгновенно

  • Service-Online является полностью бесплатным проектом, предназначенным для обеспечения работы пользователей с различными формами и сервисами.

  • Sculptfab предлагает пользователям создавать объемные модели из виртуального пластилина, правда это может быть и иной пластичный материал.

  • ReadWriteThink — опирается на практики опытных педагогов и активно привлекает к сотрудничеству с проектом лучших педагогов. Предлагает учителям бесплатные материалы и интерактивные инструменты, которые помогут решить самые сложные задачи.

  • Rubar — создание тулбаров

  • Toolsforeducators — Бесплатные инструменты для обучения собраны на одном ресурсе и представляют собой отличный комплект рабочего инструментария для активно работающего педагога.

  • Xfloss создание схем для вышивки по фотографии

  • Zeetings — платформа создания и трансляции презентаций, которая позволяет превратить пользовательскую аудиторию из пассивных зрителей в активных участников

  • Галактика Тэгов — это необычно выглядящая система поиска изображений по тегам популярного сервиса для хранения фото и видео файлов Flicr.

  • Коллекция ПО (СПО) ссылки на сайты производителей ПО

Автор кейса: Баданов Александр Геннадьевич (личный блог), город Йошкар-Ола, Республика Марий Эл.

Материалы кейса корректируются и пополняются. Заходите почаще. Удачи!

Заинтересован в сотрудничестве.

Graffiti NFT от Graffiti Empire

На этой странице вы найдете мои растущие коллекции граффити NFT и цифровые произведения искусства. Я переношу граффити в цифровой мир, используя Интернет в качестве стен и холста.

Найдите мою коллекцию NFT в Opensea.

Что такое NFT? Объяснение невзаимозаменяемых токенов

Если вы еще не знаете, что такое NFT, найдите объяснение ниже:

NFT — это уникальные криптографические токены, которые существуют в блокчейне и не могут быть воспроизведены.Их можно использовать для хранения цифровых произведений искусства или представления предметов реального мира. «Токенизация» этих активов позволяет более эффективно покупать, продавать и торговать ими, снижая при этом вероятность мошенничества.

Большим преимуществом для художников является то, что каждый раз, когда NFT перепродается, создатель получает процент от цены.

История моих NFT

Автоматизация повторяющихся задач — большая часть моей работы. Нарисовав свои первые теги граффити, стили рук и эскизы граффити, я вскоре понял, что забыл, как раньше рисовал буквы.Не так-то просто «сканировать» ранее созданные эскизы, чтобы найти разные варианты нужной в данный момент буквы. Таким образом, я начал создавать свою собственную базу данных граффити-букв и решил предоставить ее широкой аудитории.

Эти буквы имеют схематичный характер и не являются произведениями искусства. Поэтому моя цель сейчас состоит в том, чтобы делать из них произведения искусства и хранить их в блокчейне.

Мне также нравится создавать цифровые граффити, поэтому в моей коллекции также будут более продвинутые граффити.

Процесс создания

Большую часть времени я начинаю с наброска на бумаге. Либо нарисуйте ручную работу, либо используйте процессы создания, показанные на этом веб-сайте.

После этого я делаю снимок эскиза и оцифровываю его с помощью приложения Procreate на iPad. Для дальнейшей цифровой обработки я использую Affinity Photo для частей граффити и фона большую часть времени.

Граффити-буква NFT Collection

Граффити-буква L NFTГраффити-буква Z NFTГраффити-буква S NFT-графика

Граффити-штуки NFT-коллекция

Граффити-граффити Тесла NFTEther-граффити NFT

Как выбрать граффити-название

[wysija_form]

Итак, вы решили, что хотите начать писать граффити, но не знаете, как выбрать себе имя.Это нормально, большинству из нас пришлось пройти через это, некоторым это далось легко, а другим потребовалось много изменений имени, прежде чем они нашли нужное. Бесконечное количество возможностей, которые следует учитывать, а также многие другие факторы при выборе имени писателя, поэтому сегодня мы постараемся сделать этот процесс намного проще или, по крайней мере, дать вам какое-то руководство, которое может вам помочь.

Магазин: бесплатные наклейки и бесплатные материалы для граффити

Прежде чем мы двинемся дальше, нам нужно определить, как вы хотите это сделать.Есть рациональный способ и иррациональный способ выбора названий граффити. Позвольте мне объяснить это вам. Некоторые люди на самом деле не задумываются об этом, и имена просто приходят им в голову. Со временем они либо выиграли его, либо в итоге поменяли на что-то другое. В доинтернетную эпоху люди часто начинали с действительно банальных имен, таких как Джокер, Кинг и Диабло, прежде чем переходить на что-то более солидное и оригинальное. Итак, если вы более рациональный тип и хотите немного обучиться, прежде чем брать на себя обязательства, вы попали в нужное место.Вот список вещей, которые следует учитывать при выборе имен для граффити.

1- Какие граффити вы делаете? Вы хотите делать бирки и пузырьковые буквы или полноцветные элементы дикого стиля? Собираетесь ли вы красить много юридических стен или грузовых поездов или все от А до Я? Иногда ваш стиль граффити будет определять основные характеристики вашего имени.

2- Знайте наследие своего города. Не начинайте писать то же имя, что и уже установленный локальный писатель.Избегайте конфронтации вообще и напишите что-нибудь другое, даже если вам очень нравится имя.

3- Знайте свою общую историю граффити. С Интернетом у вас нет оправданий, чтобы не пойти посмотреть, кто что сделал и кто были главные чуваки и легенды, которые сделали все это граффити возможным. Так что, если вы не хотите, чтобы вас высмеяли и дали быстрый урок граффити, держитесь подальше от легендарных имен или других супер известных международных писателей.

4- Не раздумывай. Пусть имя придет естественно, иначе оно будет звучать натянуто и ненадежно. Просто возьмите лист бумаги и нарисуйте первые буквы, которые приходят на ум, и берите оттуда.

5- Найдите свое любимое место. Кто-то склонен к экстравагантности, кто-то более консервативен. В конце концов, каждый человек так или иначе отражает в себе что-то сокровенное.

6- Не пытайтесь угодить людям. Всегда найдутся ненавистники и люди, пытающиеся очернить или раскритиковать ваше имя.Вы не можете угодить всем, но вы можете начать с того, что сначала порадуете себя. Если вам это нравится, качайте!

7- Держитесь подальше от клише. Если только ты не троллишь, тогда LOL.

8- Пожалуйста, помните, что стиль превыше всего. Какое бы имя вы ни выбрали, самое главное — стиль превыше всего.

9- Будьте оригинальны. Тяжело в 2017, но хотя бы попробуй. Не бойтесь выйти за рамки и сделать что-то другое.

10- Не слушай меня. Выходи на улицу, развлекайся, совершай ошибки, и жизнь естественным образом направит тебя туда, куда тебе нужно.

---

Имена граффити

Чтобы помочь вам выбрать имя для граффити, мы составили список из более чем 1300 имен , чтобы вдохновить вас! В то же время вы можете проверить, занято ли имя, которое вы имеете в виду, очень полезно!

Названия граффити, начинающиеся с буквы А

ABEL
ABSEK
ACEK
ABES
ACRO
ADEO
ACRO
AEON
EROS
Aeve
Afeks
Aekts
AFEK
Agony
AIIK
AKEN
Aker
AKES
Akies
Akira
Akso
Akut
Alex
ALFE
ALEX
ALFE
ALEX
ALFE
ALEX
ALFE
ALEX
ALFE

Элой
Альтернатива
Амек
Амит
Амит.
AMOS
Anser
Anger
Anser
Antos
Aone
Antos
Aone
APHEKS
APLUS
APHEKS
APLUS
ARB
ARBE
ARKH
ARES
ARES
ARKO
ARS
AROS
AROSE
ARSN
ARYZILD
ARYS
ARYZ
Asek

ASIS
ASIK
ASIS
ASIK
ASIS
ASOKW
ASMA
ASON
ASOTER
ASO
ASYN
ATLAS
ATOMAR
AWOR
AUSER
AWE
AWEZ
AWI
AWR
AXEL
AX
AXEL
AYEM
AZEK

Названия граффити, начинающиеся с буквы B

back
bacon
baker
banke
baker
banga
Bante
Banga
Bates
BAST
Batse
Beaf
Begr
Beast
Bek
Begr
Begs
Bek
Bekit
Bexr
Benny
Beo
Beond
превышает
Bez
Berst

BG
BFUR
BG
BFOR
BG
BIGSHIT
BINGO
BINH
BIO
BINDO BINH
BIO
BINDO
BLES
BOOW
Bogus
BOM
Boogie
BOS
BOSKO
BOGKE
BOXR
BR
BREAKE
BRASE

Кирпичи
Бриз
Брюс
Брус
Брус
Бси
Бак
Насыпи
Бумпр
Нары
Горение
Бурте
Байцебз

Названия граффити, начинающиеся с буквы C

CABER
каюта
CAN
CAR
CARDO
CAS
CARE
CAS
CASER
CASTRO
CASER
CAWT
CEAR
CEAZE
CAWT
CEBU
CEBZ
CEKIS
CEBU
CEOS
CEOS
CERA
CES
CFYN
CHACHI
CHAOS
Charm
Chebes
Chyd
Chizo
Chyld
Chuck
Chyld
CLAMO
CLARK
COMA
COMW
COMA
COPE
CON
COMP
COPE
COOVE
Стоимость
Cove
CPW
Cram
Crane
Crash
Crashr
Crash
Craze
Crazy
CREATE
CREEZ
CROS
CRIS
CROE
CROME
CRUUS
CRUNK
CRUZ
CTR
CUR
CURS
CUS
CYFN
CYLE
CYCAN
CYRUS
CYST
CZAR

Названия граффити, начинающиеся с буквы D

DAKS
Dale
DAME
DALE
DAME
DAMPS
DASE
DASER
DASH
DASHER
DAUBER
DASEVE
DCAPHER
Deadboy
DEBS
DEBSA
Debso
Deco
Defy
Debso
Deja
DEKAE
Задержка
Delir
Demon
Demos
DEMS
DEMS
DEPHT
Depot
DERSO
DES
DERSO
DES
DESTN
DEZ
DEY
Depher
DEZ
D-Face
DFEK
Diage
Dilak
DIMS
SPOM
Dizer
DODO
DONE

DOT
Drake
DraNe
Драст
DRE
препарат
DSNC
DSNK
DTEK
DUEUE
DUKE
DUNCE
DURO
DURS
DUKA
DYTCH

Названия граффити, начинающиеся с буквы E

eagler
ранний
земля
Earthcrusher
East
EATER
EAZE
ECLER
EIDEM
ECHOLK
EDOR
EINE
EKES
EKLER
EINE
EKES
EKWL
ELAN
ELBOE
ELEX
ELICKSR
ELICESER
ELICSR
ELITE
ELMAC
ELMER
ELOTES
EMIE
EMO
EMTE
EMO
EMTE
ENOA
Enoe
Enots
Enoe
Enoe
ENOTS
ENUE
ENVY
EORS
EPIWS
ERAK
ERUKS
Erons
EROTICA
EROTIKA
ERUPTO
ERYX
ERUPTO
ESKA
ESKAE
ESPION
ESPRIT
ESPION
ESTER
EVY
Evster
Evster
EVSTER
EWOK
EWOL
Exaust
выхлоп
существует
Eyes
EZRA

Названия граффити, начинающиеся с буквы F

Faber
Falk
FABER
FALK
FANE
FALS
FARE
FATOM
FARZ
FATHOM
FARZ
FATOM
FARE
FLEKS
Fife
Fight
Fishe
Fiuser
пять
пять
Fleo
Flex
Fleowt
Fluke

Fomer
Fone
Fonki
Fonte
Foret
Fortunes
Fost
Fove
FQ
Free
Freek
Fubar
Fucte 90 0 5 Fuem

Fuem

Названия граффити, начинающиеся с буквы G

Gabe
игры
Gabe
GASM
GASR
GUSM
GESR
GEM
GEMS
GEM
GEMS
GESER
GESTER
GESTO
GEVSR
GH
GINGO
GIN
GH
GIANT
GIN
GITS
GIVER
GLARE
GLARE
GLOS
GNIUS

Goore
GORE
GOREY
Goya
Goya
Goya
Goya
GRAB
GRABS
GRABSER
GRAVEL
Greas
Grease
Greg
Greve
Greews
GROM
GSICKS
GUSTO
Guts

Названия граффити, начинающиеся с буквы H

Ho
Hakes
Hael
Haks
Hael
Haks
Hael
Hakhs
Hazek
Haze
Hazeus
Heast
Heks
Heksr
HELAS
HELM
HELS
HELM
HERP
HERAKUT
HERO
HERON
HERA
HERX
HI
Hiena
Iiero
HIMS
HOACS
HORE
HONE
ЧЕСТНЫЙ
HONE
HORFE
HOROR
HORFE
HOST
Как
HSIX
Huem
HUFU
HUMGR
HUSH
HYFR

Названия граффити, начинающиеся с буквы I

Icon
Ideal
Imp
Indie
Irate
Irok
Ise
isrl
ITS

Названия граффити, начинающиеся с буквы J

Jaber
JACKE
JAH
JAKKE
JAH
JAKE
JANEK
JARO
JANEK
JARAUS
JASE
JASH
JASSO
JAWS
JAYS
JAZI
JEE
JEL
JENKS
JENNA
JERMS
JERNE
JERZ
JERSE
JEY
JEZ
JICK
JEZ
JICK
JOZE
JOHEK
JOEX
John
JOHNY
JOSE
JOSH
JOSE
JOSH
JR
JUAN
JUR
JUNK
JUNS
JUNOS
JURE
JURUNE
всего
Jynx

Названия граффити, начинающиеся с буквы К

KA
KABRON
KAER
KAEVEE
KARE
KAEVEE
KARE
KARE
KARE
KASP
KASSO
KATRE
KAWT
KEDZ
KEL
KEM
KEMT
KEN
KEM
KEOS
KERS
KERCE
KERT
KESOE
KET
KEX
KILLA
Killah
Kilmr
Killah
KISTMR
KISKET
KISTOR
KISMET
KISTOR
Kizmet
KLASS
KLOPS
KOL
KOBE
KOER
KOFIE
KOMF
KOMF
KOMIK
KONQR
Kool
Korb
KOS
Kosek
KoTek
Kovet
крон
крон.один
Крам
Крсн
Куэр
Кур
Кума
Курст
Куя
Квин
Квест
Квун
Киоте
Кзам

Названия граффити, начинающиеся с буквы L

la
labrat
labrona
лаборатории
labx
LACE
LAST
LACK
Le
Lean
Leas
Leks
Lens
Lewos
Lens
Lewos
LEWT
LIWT
Lewter
LMAT
Linz
Lister
LMA
Lobster

Locs
Loek
Logek
Loker
Lokey
Looter
Looter
Losto
Louie
Love
LSD
Luniz
Lushy9 0
0 Lyfe

Названия граффити, начинающиеся с буквы М

MAGS
Maker
MART
MANDO
MARR
MANSOOE
MARK
MARKO
MARS
MARX
MASE
MARS
MASK
MASON
MAST
Матч
MATR
MAX
MAX
мэр
MAISR
MCT
MECA
MECCA
MECS
MediaH
MEDIAH
MEDIAH
MEGA
MEKAN
MEGA
MEKAN
MELO
MEKAN
MELO
MENAS
MENAS
MET
MEOR
MER
MERCY
MERDR
MERS
MERLOT
MERLYN
MERP
MESA
MERSH
MES
MESA
META
МЕКСИКА Майлзmpc.ungf.
Mock
Mode
модем
MOE
Moes
Moksa
Moes
Moksa
Mole
Moks-E
Monte
MOP-E
Monte
Mopes
MONS
MONTE
MOP
MORZ
MOTES
MOTEL
MOTER
MOTER
MOTER
Mozie
Mr.Fonte
MSK
Мстери
Мук
Муро
Муса
Муза
Мыла
Мынд
Мышел

Названия граффити, начинающиеся с буквы N

naah
nabis
naimo
nabis
naimo
naqs
narc
naks
narc
naraw
naks
navy
nekst
nektar
nemoe
nektar
nemoe
Niets
Niel
Niets
Nigue
Nixon
NOAH
Noble
NOE
NOAD
Nomis
Nope
Nor
Norm
Noser
Notik
Noxer
Nsf
Nuans
Nuts
Nutso
Nybar

Nyke

0

Названия граффити, начинающиеся с буквы O

OBE
Obee
Obe
Oche
OCIR
OCHER
OJOS
OLKER
OMEN
OMEX
OMXLOYERSKA
OMEX
OMEXLOYERSKA
OMSE
OREA
OREUR
ORDR
ORDR
OREK
OREK
OREUS
OREUS
ORFN
ORIO
ORPHEN
OS
OSER
OSKER
OSTI
Ostione
Ostione
OTAK
OTAY
OTEK
OTER
Другое
OWES
OWES
OWEN
OWES
OWIE
владеет

Названия граффити, начинающиеся с буквы P

PACE
проживает
PACE
PAEBAK
PAES
PAEBAK
PAES
PANEK
PANCHO
PARMA
PARE
PARMA
PASKE
PASER
PASC
PASKE
Payr
PC
PEMIS
PEMIS
PEMEX
PEMIS
PER
PERK
PESCI
PEZ
PFUNK
PHARE
PHAUNK
PHARE
PHISE
PHITH
PHISE
PIKS
PHOR
Piks
PITO
Pixote
PK
Place
Poire
POSE
POSE
PORE
POSE
PROSE
PROT
PROZ
PROSO
PRYER
PREZ
PRODUKT
PREZ
PRODUKT
PROX

Pryer
Psy
Psycho
Pucho
Pun
Pun
Punk
Puppet
Purge
Push
Pyro
Python

Названия граффити, начинающиеся с буквы Q

Quake
Quest
Quick
Quidam

Названия граффити, начинающиеся с буквы R

Raes
Rage
Rain
Raks
Ramen
Rapes
RAMEN
RACK
RASR
RACK
RARKK
RATH
RAWOOOH
RAVEN
RAWOOOH
RCADE
RCD
REAL
REAK
REALS
RUS
REBEL
RECKA
RECARE

Reek
Rekooops
Rekoe
Rekoops
REKOE
REKEOPS
REME
REPHT
REPOS
REPUS
REPOS
REPUS
RESOK
READ
RETNA
REV
Revest
Revise
Revok
Rewsr
Rex
Reyes
Reyn
Rez
Rezon
Rezone
Rezor
REZONE
RICK
RIAM
RICK
RILLA
RIME
RIME
Rinho
RIME
RING
RISHO
RITMO RITMO
ROOR
ROA
ROOR
Robe
Robee
Robo
Robot
ROOCK
Rodeo
Roid
Rokr
Ромес
Роне
Ронс
Ронкс
Ротен 9 0005 Роув
Руан
Грубый
Руэтс
Руфель
Коврики
Слухи
Прогоны
Пробеги
Ржавчина
Рё

Названия граффити, начинающиеся с буквы S

SABER
SADAR
SAEAR
SADAR
SAEAR
SARER
SARO
SAWER
SAYER
SALKO
SCAM
SCIEN
SCIEN
SCIEN
SCIEN
SEAK
SEAZ
SECTR
SEST
SEF
SECTR
SEK SEK
SELEK
SEE
SEK
SELEK

Seloe
SEN
SENCK
SEN
SENCK
SENK
Отправится
Serak
Sereius
Serak
Sere
Serius
Seroe
SEY
SEVER
SEY
SEVEL
SHEEK
SEY
Shadow
Shag
Shank
Shear
SHER
Shepard
Sherm
Shie
Shiro
SHIX
Shiro
SHIX
Shook
Shok
Shrek
Shucks
SIREK
Shiks
SIEK
зрелище
Silent
Simo
Shiner
SIME
SINSE
SINTER
Sintex
SINTUS
SIRM
Sirus
SiRusto
Sirvis

Сиденья
Размер
Размер
Размер 9 0005 Skam
Skam
Skamskuti
Skape
Skate
Skape
Skeam
Skere
Skie
Skiber
Skip
Skip
лыж
Skiz
Skizo
Skor
Skor
Skule
Slay
Sleez
Slick
Slake
Smak

Smash
Smak
Smoke
Smore
Smug
Snake
Sniker
Snok
Sniper
Snoe
Snok
Snow
SOWAF
Soak
трезвый
Sobez
Soda
Soade
Soduh
Sole
Sole
SONE SOPELE
SOOHOE
SONE

Сотен
Сото
Сулей
Соза
Сп.Один
Space
SPAZ
SPADE
SPAZ
SPAK
SPAZ
SPEK
SPID
SPIV
SPON
SPYDR
SRAM
SPUD
SPYDR
SRAM
Stack
STAE
Stage
Stal
Stan
Stage
Star
Statik
сталь
Stef
STEIN
STELA
STEPONE
STIL
Stori
соломинки
STRESO
STUK
SUED
SUEE
SEER
SUIKO
SUEM
SWAP
SWARK
SWIGR
SWIFT
SWK
Sydik
Sye
Syen
Syko
SYN
SYTE

Названия граффити, начинающиеся с буквы Т

Таблица
Taboo
Тазер
Танки
TASER
Задача
Tasko
Tati
Tater
TATI
TATER
TCHUG
TCP
TDM
TAED
TCP
TDM
TEAD
TEAL
TEAL
TEASER
TEK
TEEL
TEEZ
TEEZ
TEKOS
TEKSAK
TEKSAN
Tempt
Tenk
TENSER
Tenk
TESR
TESOE
TESR
TER
TES
TEEROR
TES
TEEROR
TES
TEAT
TETRIS

THETE
Тогда
Там
THES
THIRE
THR
TiCoe
Tirek
TiWS
T-Kid
TKID
Tobie
TOBB
TOREK
TPST
TRACEK
TRACEK
TRACEK
TRUCKK
TRUCEK TREVOR
TRUEK TREK
TREVOR
TRUEK TREK
TRIXTER
TUBS
TUSE
TUNA
TURBO
TUREA
Turee
Turi
Turie
Tury 20005 TWC
TWE
TWISH
Tyer
Tyke
Typoe

Названия граффити, начинающиеся с буквы U

UB
Uber
Under
Uneak
Urae
Usem
Пользователь

Названия граффити, начинающиеся с буквы V

VASE
VENCRO
VES
VENSE
VERBS
VENSE
VERBS
VESH
VICES
VESH
VESPA VICES
VICE
VICE
VILKS
Vilx
VISE
VILSSE
VILX
VISE
VISTA
Vogue
VOR
VOVA
Вял

Названия граффити, начинающиеся с буквы W

Wales
Wallnuts
Wane
War
WASE
WACE
WAX
WEASK
WEAZ
WESL
WEC
WREM
WES
WH
WHISKEY
WES
WO
WINSENS
WOE
WOEEM
WOES
Wook

Wonder
Worth
Wuna
Wuns
Wutnot
Wysper

Названия граффити, начинающиеся с буквы X

Xmen
Xpress

Названия граффити, начинающиеся с буквы Y

Ямс
Янис
Ярка
YCW
Йема
Йема
Да
Даб
Йеск
Тис
Йогрт

Названия граффити, начинающиеся с буквы Z

Zack
ZEDS
Zehok
ZEK
ZEK
ZENL
ZEK ZEK
ZENL
ZES
ZESO
ZESYR
ZEY
ZIMA
ZIMAD
ZIK
ZONER
ZORE
ZWIK
ZYMER
ZYRK

Вот и все, ребята! Надеюсь, эта статья была вам полезна, и вы сможете выбрать имя своего граффити-художника.Дайте нам знать в комментариях, какое имя вы выберете!

Комментарии

[wysija_form]

Генератор названий граффити « Wonder How To

Как сделать

: Сделайте яркий макияж глаз, вдохновленный граффити

Этот красочный макияж можно настроить, чтобы произнести любое имя.Косметические продукты, используемые для этого образа: Pure Luxe Check Me Out, Spirit and Pure, тени для век Sally Girl в изумрудном оттенке, Taylor Made Minerals After Glow, NYX Chrome Shadow в солнечном дне, Pure Luxe в оттенке Smug, Check Me Out …подробнее

Как

: Нарисуйте имя в теге граффити с помощью Wizard

Хотите уличный стильный и городской шикарный предмет искусства, которого больше ни у кого не будет? Затем либо попробуйте сделать граффити-тег в этом уроке, либо отправьте его другу-художнику.Пока Волшебник демонстрирует, как закончить имя «Рича» в граффити, техники для …подробнее

Как

: Граффити с именем «Стер» с Волшебником

Вы когда-нибудь хотели граффити свое имя? У нас точно есть (может, как-то связано с уличным кредитом?).В любом случае, научиться рисовать граффити — это интересный способ познакомиться с рисованием и стилями городского искусства. Посмотрите это видео, чтобы узнать, как граффити написать имя «Стер» с помощью граффити …подробнее

Как

: Напишите имя буквами граффити

В этом видео мы научимся писать имя буквами граффити.Начните с обводки букв, обязательно нарисуйте их толстыми, чтобы они выглядели объемными. Добавьте края разных форм к буквам, чтобы они больше походили на граффити. Убедитесь, что все они соприкасаются и перекрывают друг друга…подробнее

Как сделать

: Напишите свое имя граффити

Шаг 1: Нарисуйте горизонтальные линии для одинакового размера. Привет, это обучающее видео, чтобы написать свое имя в граффити.Напишите мне, если вам нужен другой шрифт, я сделаю это. Шаг 2: Посмотрите полное видео, изучите и просмотрите его в конце видео: .

Как сделать

: Напишите имя в стиле граффити старой школы

Хотя многие могут считать это отвратительным, все же есть люди, которые считают граффити формой искусства.Чтобы написать что-либо в стиле граффити, требуются навыки и правильные материалы. Сейчас делать это на чужих свойствах не так хорошо, а на куске …подробнее

Как сделать

: Нарисуйте улыбающееся лицо в стиле граффити

В этом уроке мы научимся рисовать улыбающееся лицо в стиле граффити.Во-первых, начните с рисования носа, глаз и бровей. Затем нарисуйте большой открытый рот и волосы на макушке. Не забудьте добавить уши и большие зубы, когда рисуете персонажа. Затем заштрихуйте …подробнее

Как сделать

: Отметьте свое имя с помощью светодиодных фонариков

Это сложный процесс, но ребята из Graffiti Research Lab вооружили вас подробными письменными инструкциями и этим видео о том, как создать ночного писателя.Это более сложная версия их светодиодных метателей, которая позволяет ловить метку в свете. Вы никогда не будете …Подробнее

Как сделать

: Нарисуйте тег граффити «Гунер» с помощью Wizard

Если вы чем-то похожи на нас, вы ненавидели свое имя в течение добрых трех или четырех лет в детстве, что, вероятно, не так уж удивительно в наши неловкие годы полового созревания.Нравится вам ваше имя или нет, нанесение его на граффити — превращение в искусство, если хотите — нанесите …подробнее

Как сделать

: Нарисуйте анимированный аэрозольный баллончик с бородкой

Этот учебник по граффити / рисованию, наконец, дает аэрозольным баллончикам, любимому оружию граффити-художников во всем мире, уважение, которого они заслуживают.С возможностью сделать красивую картину на том, что в противном случае было бы уродливой бетонной стеной, или создать социально-политическое заявление, которое изменит …подробнее

Как сделать

: Сохраняйте анонимность и безопасно общайтесь в чате с помощью Cryptocat

Я уверен, что все мы слышали о MSN и Yahoo! Мессенджер, да? Они могут быть полезны, но установка может занять довольно много времени у тех, кому нужно использовать ее всего один или два раза, а заявления о конфиденциальности доставляют немало хлопот.Например, мы должны предоставить наши настоящие данные. Вы могли бы … подробнее

Как сделать

: Нарисовать персонажа граффити

В этом видео мы научимся рисовать персонажа граффити.Начните с рисования двух больших глаз с маленькими зрачками внизу. Далее вы нарисуете нос и рот с заостренными зубами. Отсюда вы нарисуете голову вокруг этого и линию челюсти для рта. Тень …подробнее

Как сделать

: Нарисуйте слово SESA в стиле граффити с помощью Wizard

В этом видеодемонстрации показано, как известный мастер граффити создает тег с именем SESA.На нем изображена фигура на заднем плане, просовывающая средний палец через вторую букву S в имени. Обработка букв и типов кривых, которые он использовал в этой картине …подробнее

Как сделать

: Нарисуйте красивую граффити-бирку, разработанную Wizard

Трудолюбивый, отзывчивый граффити-художник Волшебник выплевывает свою игру на весь этот дизайн, скриптовый тег с именем зрителя Серк.Он несет в себе все признаки чистоты, традиционного стиля Wizards и, как и вся его работа, станет очень полезным упражнением для любого стремящегося гр …подробнее

Как сделать

: Граффити пометьте слово Wiz с помощью Wizard

В этом видео известный граффити-художник Wizard показывает, как он демонстрирует, как нарисовать предмет, близкий и дорогой его сердцу, свое собственное имя.Этот тэг, относительно простой среди его творчества, станет хорошей практикой для всех молодых тэггеров, работающих над своими навыками граффити.

Как сделать

: Нарисуйте слово «Реал» пузырчатыми буквами граффити

Волшебник вернулся, чтобы поделиться знаниями со всеми вами, учениками граффити.В этом видео он показывает, как нарисовать слово «Реал», свою фамилию, пузырчатыми буквами ручкой. Попрактикуйтесь в этом на бумаге, а затем приступайте к маркировке!

Как сделать

: идентифицировать бандитские граффити (P1)

Опасностей в мире стрит-арта предостаточно, однако одна из опасностей становится все более опасной.Банды по всей стране используют граффити для обозначения своей территории и недолюбливают уличных художников. В нескольких частях Лос-Анджелеса члены банды остановят вас посередине …подробнее

Как сделать

: Безвозвратно стереть данные, чтобы их нельзя было восстановить

Сегодняшний урок научит вас, как безвозвратно стереть данные, чтобы их нельзя было восстановить.Многие считают, что наличие на компьютере программы для уничтожения файлов означает, что у вас ничего хорошего не получится. Итак, когда вы можете использовать безопасный ластик? Допустим, вы отсканировали свои водительские права, потому что …подробнее

Новости

: Как добраться до Бокас-дель-Торо, Панама

Это, конечно, нелегко, но это то, чего мы хотим.В глуши. Полет в Бокас Добраться до Панама-Сити или Сан-Хосе, ЧР очень просто. Добраться до островов Бокас-дель-Торо можно новым рейсом. Летите ли вы в Панаму или Коста-Райс (они равноудалены от Боки…подробнее

Как сделать

: Создайте идеальную финсту, которую никто никогда не найдет

Все, что вы публикуете в социальных сетях, остается там навсегда, даже если вы удаляете это.Просто спросите любого, кто когда-либо писал глупости. Instagram не предоставляет встроенных инструментов для сохранения или загрузки изображений и видео от других пользователей, но есть обходные пути. Сторонние инструменты…подробнее

Как сделать

: Стать анонимным и безопасно просматривать Интернет

Все мы знаем о ПРИЗМЕ.Программа наблюдения, позволяющая правительству США получать доступ к личной информации пользователей. Например, поиск Google, твиты, сообщения Facebook, личные изображения и другие личные данные пользователя. «Спрятать» себя может быть очень сложно, но возможно. Я ее … подробнее

Как сделать

: Создать фальшивую личность

Вдохновение для урока: «Как поймать следопыта» от Foxtrot Если вы следили за моими прошлыми уроками (и хорошо, если вы этого не сделали), вы бы знали, как много я занимаюсь социальной инженерией и доксингом.В эти моменты, когда мы убеждаем людей в том, что мы отличаемся друг от …подробнее

Как сделать

: Нарисуйте готический синий крест с сердцем и розой

Вопреки распространенному мнению, граффити не обязательно должно быть сплошь крутыми именами, крутыми тегами и крутыми гангстерами.На самом деле, вы можете нарисовать практически любой предмет, который захотите, используя стиль граффити, чтобы он выглядел круче и красивее улицы. Но не верьте нам на слово. С …еще

Как сделать

: Понимание основ Ruby on Rails для программирования

Это интенсивный однодневный обзорный видеоурок по фундаментальным концепциям среды веб-программирования Ruby on Rails, представленный лабораторией RAD UC Berkeley.Обзор состоит из шести разделов примерно по часу каждый. Кликайте по главам видео, чтобы перейти к …подробнее

Новости

: Как создать тысячи действительных идентификаторов электронной почты

Описание: Признайтесь, тысячи действительных адресов электронной почты дают вам возможность делать что угодно! Например, вы можете добавить тысячи друзей в свои профили на Facebook, MySpace, Twitter и т. д., продвигать свою статью или блог одним щелчком мыши и многое другое! Но как мы это делаем? я вижу …более

Как сделать

: Нарисуйте персонажа, щелкая пальцем

Волшебник вернулся в дом, чтобы научить нас изобразительному искусству рисования граффити по одному изображению за раз.В этом выпуске он рисует нам одну из своих стандартных фигурок гангстера с двумя средними пальцами, гордо поднятыми к виверу, и несколькими именами сбоку от него. Навыки волшебника …подробнее

Как сделать

: Нарисуйте гангстерское граффити и письма в стиле Наз с Волшебником

Если вы когда-нибудь слышали о маленьком художнике по имени Бэнкси, вы знаете, что уличное искусство обладает уникальной способностью сочетать причуды с социально-политическими комментариями, и все это делается с умопомрачительной эффективностью.Узнайте, как создавать свои собственные эстетически сильные граффити, посмотрев …подробнее

Как сделать

: Нарисуйте гангста-персонажа

Мастер граффити Волшебник поделился с нами еще немного своими знаниями, нарисовав фигуру гангста для зрителя по имени HQ в своем фирменном стиле, быстро работая маркером на миллиметровой бумаге, чтобы создать что-то, что самые неуклюжие из нас не смогли бы создать с пожизненной…более

Новости

: Философия уличных художников.

Философия уличного искусства длинная и сложная.Это только первая из серии отдельных философий уличного искусства, с которыми я столкнулся. Сначала краткий урок истории/философии. Культура граффити восходит к 70-м годам, когда первыми рисовальщиками были дети, жившие …подробнее

Как

: Добавление 3D-эффектов и штриховки к граффити-буквам

В этом уроке мы узнаем, как добавить 3D-эффекты и затенение к буквам граффити.Для начала вы нарисуете простую букву карандашом. Затем возьмите одну точку под буквой посередине и нарисуйте более темный контур. Далее вы нарисуете контур вокруг первого контура, чтобы сделать …подробнее

Как сделать

: Нарисуй гангстерского персонажа граффити M&M

В этом уроке мы научимся рисовать гангстерского персонажа граффити M&M.Начните с рисования глаз и рта персонажа. Заполните глаза и рот, затем добавьте больше деталей. Затем добавьте брови к M&M, затем нарисуйте тело вокруг лица. Рисуем бобы …подробнее

Как сделать

: Нарисуй персонажа гангстерского граффити

В этом видео мы научимся рисовать персонажа гангстерского граффити.Начните с рисования глаз и верхней части головы. После этого нарисуйте нос и рот, с выходящими изо рта острыми зубами. Также нарисуйте брови и шрам на макушке. Продолжайте делать … больше

Новости

: Ищете Бэнкси рядом с вами? Есть приложение для этого

Во многом благодаря получившему признание критиков и номинированному на «Оскар» документу Бэнкси «Выход через сувенирную лавку» известность британского граффити-художника под псевдонимом взлетела настолько, что теперь существует приложение для геолокации Бэнкси рядом с вами.Если у вас есть iPhone и вы любите …подробнее

Новости

: Обменяйте свой гриль на японские светодиодные зубы

В далекой Японии нет золота, есть светящиеся в темноте.Светодиодные «грили» были недавно придуманы двумя японскими дизайнерами/хакерами для зимнего рекламного мероприятия в магазине одежды Laforet Harajuku. Насадки для зубов со светодиодами быстро стали популярными. Предположительно, на …подробнее

Как сделать

: Создание RSS-каналов Google+

Ранее в прошлом месяце я писал о том, как подписаться на пользователей Google+ с помощью PlusFeed.Я использовал его, а потом понял, что больше не получаю свой собственный канал. Я обнаружил, что бесплатный сервис был отключен из-за проблем со стоимостью, как подробно описал создатель + Рассел Битти. Чем больше

Новости

: Будет ли Кидалт вести гражданскую войну граффити?

Галерея MOCA Art in The Street была одной из первых крупномасштабных музейных выставок, связанных с уличным искусством.Это не предмет споров о том, принесло ли это уличное искусство гораздо более широкой аудитории, или нет, это определенно произошло. Он объединил старого граффити-художника семидесятых с …подробнее

Оскар Номинал Обзор

: ВЫХОД ЧЕРЕЗ ПОДАРОЧНЫЙ МАГАЗИН

ПОПУЛЯРНЫЙ ДОКУМЕНТАЛЬНЫЙ ФИЛЬМ: «Выход через сувенирную лавку», первый фильм, снятый легендой стрит-арта Бэнкси, представляет собой небольшую коробку-головоломку документального фильма.Он идеально спроектирован и разработан, чтобы доставлять удовольствие на нескольких уровнях: на одном как развлекательная, освещающая мини-историческая …подробнее

Понимание электричества

: Никола Тесла

Никола Тесла На мой взгляд, один из самых забытых изобретателей всех времен.Имена Эдисона и Маркони приходят на ум как знакомые, но Тесла? Большинство думает о машине. Мало кто знает, что Тесла отвечает за переменный ток, люминесцентные лампы, радар, дистанционное управление, генераторы…подробнее

Как сделать

: Чем заняться на WonderHowTo (09.05 — 15.05)

WonderHowTo — это веб-сайт с практическими рекомендациями, состоящий из нишевых сообществ под названием Worlds, с темами, варьирующимися от Minecraft до научных экспериментов, Scrabble и всего, что между ними.Каждую среду вечером заходите на сайт, чтобы узнать о мероприятиях, проводимых пользователями, и о проектах с практическими рекомендациями от самых …подробнее

Как сделать

: Напишите свой собственный генератор QR-кода на C#: часть 1

Введение Я не буду вдаваться в пустую трату времени на рассказ о том, как я пришел к созданию этого приложения.Это было обязательным условием в более крупном проекте, над которым я до сих пор время от времени работаю. Что такое QR-коды? Без сомнения, вы видели их повсюду в последние годы. Ориджина …подробнее

Как сделать

: Нарисовать буквы

Кому-то рисовать легко, кому-то сложнее, но рисовать буквы довольно просто как для профессионала, так и для начинающего художника.Есть все виды текстовых стилей, которые вы можете придумать, и они не обязательно должны быть скучными шрифтами. Дайте волю своему воображению, чтобы создавать различные стили рисования и …подробнее

Graffiti Name Creator : Graffiti Me для Android

создатель имени граффити в Photo Editor — отличный инструмент для создания граффити, позволяющий писать текст на фотографии и добавлять фотофильтры, чтобы сделать ваши изображения еще более художественными.

Мы знаем, что изображения создателей граффити часто громкие (имеются в виду яркие цвета), имеют трехмерный внешний вид и выглядят в основном стильно.редактор имени граффити
Можно даже классифицировать граффити как современное искусство. Все, что касается граффити, мое имя является выражением культуры какой-то группы или страны.

При запуске создателя граффити 3D-письмо обычно является тегом. Писатели учатся создавать имена для граффити онлайн, отмечая их с помощью маркеров, аэрозольной краски или любого другого инструмента для письма.
Из-за этой маркировки его часто называют корнем имени граффити. Чтобы стать опытным писателем, вы должны сначала освоить свой тег.

Сделайте свои фотографии крутыми и модными с помощью Graffiti Name Creator, лучшего редактора изображений на Graffiti Name! Наш классный Редактор изображений граффити — лучшее искусство имени граффити, чтобы написать любую вдохновляющую цитату
или любовное послание на фотографиях, которые вы хотите. Он также предлагает прекрасный выбор граффити-шрифтов разных цветов, которые сделают любое отредактированное изображение уникальным! Это приложение для записи на изображениях
позволяет создавать красивые граффити-названия на изображениях и писать цитаты на изображениях в цветах по вашему выбору.Поделитесь своим произведением искусства с друзьями в социальных сетях
и заставьте их трепетать перед вашими мудрыми цитатами о жизни. Graffiti Name Art поможет вам выразить свое творчество, поэтому скачайте бесплатно прямо сейчас!

Особенности граффити Название искусства Создатель:

— Совершенно бесплатно напишите текст граффити на фотографиях.
— Пишите на картинках, как профи, классным шрифтом в стиле граффити.
— Отредактируйте старые изображения или возьмите новые.
— Крутые шрифты для ваших текстов разных цветов.
— Изменить шрифты, размер текста, цвета и непрозрачность.
— Много эмодзи граффити, фильтр граффити, рамки граффити.
— Применение теней и контуров.
— Рисование персонажа граффити.
— Использование двух пальцев для масштабирования, поворота, изменения размера.
— Отлично подходит для изготовления личных карточек.
— установить в качестве обоев граффити.
— Поделитесь в социальных сетях, таких как Facebook, Instagram и т. д.

Так что смело устанавливайте и загружайте Graffiti Name Creator на свое устройство.

✅[Обновлено] Скачать Graffiti Maker — приложение для создания граффити имен и логотипов для Android (2022)

Вы хотите сделать свой собственный логотип бренда или граффити? Вы можете использовать наше приложение Graffiti Maker — Graffiti Name Creator, Logo Maker и создавать множество граффити и логотипов для своей компании.С помощью этого приложения вы можете сделать свои фотографии забавными и модными. Это отличный инструмент для написания фототекстов и добавления фотофильтров для повышения художественности вашего изображения. Он содержит Picture Document, самый мощный фоторедактор на рынке. Захватите логотип, поскольку вы профессиональный дизайнер или создатель логотипа! Установите рамки для изображений и дизайнерские наклейки, распылите краску на фото и напишите модный текст с помощью классного приложения.

Особенности Graffiti Maker — Graffiti Name Creator, Logo Maker:
# Бесплатный текстовый редактор для фотографий или граффити.
# Отредактируйте или возьмите свежие/старые изображения.
# Поворот, поворот, изменение размера двумя пальцами.
# Хорошие многоцветные шрифты для текста.
# Масштаб, текст, цвет и непрозрачность переключают шрифты.
# Пишите с красивым дизайном шрифта, как профессионал на изображениях.
# Роль рисования граффити.
# Большинство граффити Emojis, фильтры граффити, изображения граффити.
# Применение контуров и теней.
# Установите обои граффити.

Нравится уличный стиль этого района? Вы можете комбинировать больше изображений из своей коллекции, чтобы создать красивый логотип с помощью нашего квалифицированного приложения для создания шаблонов логотипов для вашей компании.Это забавное приложение — идеальный способ сочинять мотивационные цитаты или любовные послания для ваших изображений. Он также предлагает прекрасный набор граффити-шрифтов разных цветов, что делает каждое изображение особенным. С помощью этого приложения Graffiti Art вы можете создавать потрясающие граффити на своих фотографиях и писать цитаты на цветных фотографиях граффити. Если вы хотите, чтобы ваша фотография имела смысл, просто поместите текст граффити на фотографию с помощью этого модного приложения-генератора граффити.

Как вы используете Graffiti Maker — Graffiti Name Creator, Logo Maker?
=> Прикрепите изображение из галереи или сделайте новое фото с камеры.
=> Выберите шаблон для поля, для которого вы хотите создать логотип.
=> Используйте яркий шрифт и создавайте текст в модных шрифтах для изображения. Сделайте фотографический текст граффити с лучшим цветным шрифтом.
=> Изменить фон фотографии, цветов или узоров.
=> Применяйте специальные эффекты, такие как фильтры изображений, фоны, наклейки и граффити-сообщения, чтобы украсить логотипы!

В этом приложении для граффити самый простой способ применить текст к изображениям прямо перед вами.Это лучшее приложение для девочек и детей, редактирующих фотографии и буквы алфавита графитовыми шрифтами в стиле граффити. Благодаря популярному граффити-шрифту и цветам аэрозольной краски в этом умном приложении для создания логотипов теперь вы можете испытать влияние рисунков граффити. Это приложение для создания граффити является одним из популярных приложений, с помощью которого вы можете прикреплять текст к фотографиям на своем смартфоне или планшете.

Фотоэффект граффити добавляет слова к фотографиям, и мы предлагаем вам установить это приложение Graffiti Maker — Graffiti Name Creator, Logo Maker, чтобы начать писать замечательные цитаты о любви и дружбе в своих социальных сетях.Поделитесь своим произведением искусства и заставьте их восхищаться вашими мудрыми цитатами в социальных сетях с друзьями. Graffiti Designer on Pictures поможет вам продемонстрировать свой талант. Добавляйте текстовые темы как можно быстрее, Влияние граффити.

Вы можете удалить фон, добавить рамки для граффити и уличные стили, рисовать на картинке и писать стильные тексты. После того, как вы закончите, вы можете сохранить свои творения или обложку в галерее и поделиться ими в приложениях социальных сетей.Вы можете использовать наши вдохновляющие буквы, чтобы создать свои собственные граффити-обои. Сделайте свой собственный тег с логотипом как можно лучше и освободите свой творческий потенциал! Для вашего мужа или супруга вы должны разместить любовные заметки на фотографиях или прикрепить цитаты о дружбе от вашего лучшего друга к красивой поздравительной открытке, которая удивит тех, кого вы хотите.

Итак, загрузите это классное приложение Graffiti Name Creator, Logo Maker прямо сейчас и создайте логотип или граффити по своему выбору. Пожалуйста, сообщите нам, если вы обнаружите какие-либо ошибки в приложении.Оцените и дайте нам обратную связь. Кроме того, поделитесь этим приложением со своими любящими друзьями и семьей.

Graffiti Name Art Creator для ПК / Mac / Windows 7.8.10 — Скачать бесплатно

Разработчик: Creative Apps Factory

Лицензия: БЕСПЛАТНО

Рейтинг: 3.7/5 — 443 голоса

Последнее обновление: 8 февраля 2021 г.

Сведения о приложении

Версия	1.6
Размер	29М
Дата выпуска	8 февраля 2021 г.
Категория	Развлекательные приложения
Что нового: * Обновление … [подробнее]
Описание: Graffiti Name Art Creator создает художественный стиль имени, чтобы добавить …[читать дальше]
Разрешения: Подробнее [подробнее ]

Ищете способ загрузить Graffiti Name Art Creator для ПК с Windows 10/8/7 ? Тогда вы находитесь в правильном месте. Продолжайте читать эту статью, чтобы узнать, как загрузить и установить одно из лучших развлекательных приложений Graffiti Name Art Creator для ПК.

Большинство приложений, доступных в магазине Google Play или iOS Appstore, созданы исключительно для мобильных платформ.Но знаете ли вы, что по-прежнему можете использовать любое из ваших любимых приложений для Android или iOS на своем ноутбуке, даже если официальная версия для платформы ПК недоступна? Да, у них есть несколько простых приемов, которые вы можете использовать для установки приложений Android на компьютер с Windows и использования их так же, как на смартфонах Android.

Здесь, в этой статье, мы перечислим различные способы Скачать Graffiti Name Art Creator на ПК в пошаговом руководстве. Итак, прежде чем приступить к делу, давайте посмотрим на технические характеристики Graffiti Name Art Creator.

Graffiti Name Art Creator для ПК — технические характеристики

100,000

	Имя Graffiti Имя Art Creator
	Установки
РАЗРАБОТАН	креативного Apps Factory

Graffiti Название Art Creator находится на вершине список приложений категории «Развлечения» в магазине Google Play. У него очень хорошие рейтинги и отзывы.В настоящее время Graffiti Name Art Creator для Windows набрал более 100 000+ установок приложений и 3,7 звезды средний совокупный рейтинг пользователей.

Graffiti Name Art Creator Скачать для ПК Windows 10/8/7 Ноутбук:

Большинство современных приложений разрабатываются только для мобильной платформы. Такие игры и приложения, как PUBG, Subway Surfers, Snapseed, Beauty Plus и т. д., доступны только для платформ Android и iOS. Но эмуляторы Android позволяют нам использовать все эти приложения и на ПК.

Таким образом, даже если официальная версия Graffiti Name Art Creator для ПК недоступна, вы все равно можете использовать ее с помощью эмуляторов. Здесь, в этой статье, мы собираемся представить вам два популярных эмулятора Android для использования Graffiti Name Art Creator на ПК .

Graffiti Name Art Creator Загрузка для ПК Windows 10/8/7 — Метод 1:

Bluestacks — один из самых крутых и широко используемых эмуляторов для запуска приложений Android на ПК с Windows.Программное обеспечение Bluestacks доступно даже для Mac OS. Мы собираемся использовать Bluestacks в этом методе для загрузки и установки Graffiti Name Art Creator для ПК с Windows 10/8/7 Ноутбук . Давайте начнем наше пошаговое руководство по установке.

• Шаг 1 : Загрузите программное обеспечение Bluestacks по ссылке ниже, если вы не установили его ранее — Загрузите Bluestacks для ПК
• Шаг 2 : Процедура установки довольно проста и понятна.После успешной установки откройте эмулятор Bluestacks.
• Шаг 3 : Первоначальная загрузка приложения Bluestacks может занять некоторое время. После его открытия вы сможете увидеть главный экран Bluestacks.
• Шаг 4 : Магазин Google Play предустановлен в Bluestacks. На главном экране найдите Playstore и дважды щелкните значок, чтобы открыть его.
• Шаг 5 : Теперь найдите приложение, которое хотите установить на свой компьютер. В нашем случае найдите Graffiti Name Art Creator для установки на ПК.
• Шаг 6 : Как только вы нажмете кнопку «Установить», Graffiti Name Art Creator будет автоматически установлен в Bluestacks. Вы можете найти приложение в списке установленных приложений в Bluestacks.

Теперь вы можете просто дважды щелкнуть значок приложения в bluestacks и начать использовать приложение Graffiti Name Art Creator на своем ноутбуке. Вы можете использовать приложение так же, как и на своих смартфонах Android или iOS.

Если у вас есть APK-файл, в Bluestacks есть возможность импортировать APK-файл.Вам не нужно заходить в Google Play и устанавливать игру. Однако рекомендуется использовать стандартный метод установки любых приложений для Android.

Последняя версия Bluestacks обладает множеством потрясающих функций. Bluestacks4 буквально в 6 раз быстрее, чем смартфон Samsung Galaxy J7. Поэтому рекомендуется использовать Bluestacks для установки Graffiti Name Art Creator на ПК. Для использования Bluestacks у вас должен быть ПК с минимальной конфигурацией. В противном случае вы можете столкнуться с проблемами загрузки во время игры в высококлассные игры, такие как PUBG.

Graffiti Name Art Creator Загрузка для ПК Windows 10/8/7 — Метод 2:

Еще один популярный эмулятор Android, который в последнее время привлекает большое внимание, — это MEmu play.Он очень гибкий, быстрый и предназначен исключительно для игровых целей. Теперь мы увидим, как загрузить Graffiti Name Art Creator для ПК с Windows 10 или ноутбука 8 или 7 с помощью MemuPlay.

• Шаг 1 : Загрузите и установите MemuPlay на свой ПК. Вот ссылка для скачивания — веб-сайт Memu Play. Откройте официальный сайт и загрузите программное обеспечение.
• Шаг 2 : После установки эмулятора просто откройте его и найдите значок приложения Google Playstore на главном экране Memuplay.Просто дважды нажмите на него, чтобы открыть.
• Шаг 3 : Теперь найдите приложение Graffiti Name Art Creator в магазине Google Play. Найдите официальное приложение от разработчика Creative Apps Factory и нажмите кнопку «Установить».
• Шаг 4 : После успешной установки вы можете найти Graffiti Name Art Creator на главном экране MEmu Play.

MemuPlay — простое и удобное приложение. Он очень легкий по сравнению с Bluestacks. Поскольку он предназначен для игровых целей, вы можете играть в высококлассные игры, такие как PUBG, Mini Militia, Temple Run и т. д.

Graffiti Name Art Creator для ПК — Заключение:

Graffiti Name Art Creator завоевал огромную популярность благодаря простому, но эффективному интерфейсу. Мы перечислили два лучших способа установить Graffiti Name Art Creator на ноутбук с Windows . Оба упомянутых эмулятора популярны для использования приложений на ПК. Вы можете использовать любой из этих способов, чтобы получить Graffiti Name Art Creator для ПК с Windows 10 .

Мы завершаем эту статью о Граффити Имя Создатель Скачать для ПК с этим.Если у вас есть какие-либо вопросы или проблемы при установке эмуляторов или Graffiti Name Art Creator для Windows , сообщите нам об этом в комментариях. Мы будем рады Вам помочь!

* Обновление 1.6
— Добавлена ​​новая функция прямого чата
— Улучшена производительность
— Исправлена ​​незначительная ошибка

Отображение разрешений для всех версий этого приложения

У этого приложения есть доступ к:

• Фото/Мультимедиа/Файлы
изменять или удалять содержимое вашего USB-накопителя.
прочитать содержимое вашего USB-накопителя.

• Память
изменить или удалить содержимое вашего USB-накопителя.
прочитать содержимое вашего USB-накопителя.

• Другое
полный доступ к сети.
просмотр сетевых подключений.

Graffiti Name Art Creator создает художественный стиль имени для добавления к другим фотографиям. Graffiti Name Art Creator поставляется с более чем 40 шрифтами и более чем 15 стилями эффектов граффити, а также более чем 300 наклейками для украшения вашего имени. Graffiti Name Art Creator — это классное приложение для создания имен граффити. С помощью этого приложения вы можете создавать потрясающие фотографии с красивыми именами и потрясающими эффектами граффити.Graffiti Name Art Creator поставляется с множеством классных стилей шрифтов граффити, чтобы превратить ваши слова в мир искусства граффити. Лучший способ создать именное искусство на фотографиях прямо перед вами! Мы предоставили вам самый потрясающий редактор граффити для редактирования изображений и добавления текста к фотографиям с несколькими шрифтами в классном стиле граффити. Это приложение поставляется с отличными инструментами настройки, позволяющими редактировать шрифты в стиле граффити по своему усмотрению и придавать вашему воображению реалистичный вид.

Graffiti Name Art Creator имеет множество интересных настроек, таких как индивидуальное последнее редактирование, множество классных обоев с граффити для установки в качестве фона, классные текстовые наклейки и множество наклеек граффити для игры.Отредактируйте отдельный художественный текст вашего имени с помощью интересных параметров редактирования, таких как перемещение, масштабирование, тень, цвет тени и многие другие. У нас также есть новая тенденция, описанная в этом приложении, под названием неоновое граффити. Вы можете создать любое имя, которое вы создали для неонового граффити. Множество красивых обоев с граффити, с которыми можно поиграть, используйте эти обои с граффити, чтобы улучшить свое имя.

* Особенности Graffiti Name Art Creator
— Доступно более 15 граффити-шрифтов
— Индивидуальные настройки граффити
— Добавить тень к тексту граффити
— 30+ обоев граффити
— Применение фона из галереи
— Эффект неонового граффити
— 300 + наклейки граффити и вариант добавления текста

Если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь с нами по адресу: [email protected]

Спасибо за использование нашего приложения.

Smoke Graffiti APK Name Art Maker 5.7 (приложение для Android)

Smoke Graffiti Name Art Maker создает художественный стиль имени, чтобы добавить ваше имя к другим фотографиям, Name Art Maker поставляется с 40+ шрифтами и стилями, 300+ наклейками для украшения вашего имени. Создайте потрясающую, удивительную и красивую любовную открытку с эффектом дыма Name Art. С помощью этого редактора фотографий с эффектом дыма вы можете украсить и стилизовать любой текст, который вы пишете. Smoke Art Effect включает в себя Fine Art, Text Art, Stickers, Effects, Color Filters, Smoke Effect и Exciting Editor, чтобы сделать имя современным.Graffiti Name Maker может создать свой собственный дым, который, кажется, создается с помощью Smoke Art легко и быстро. Доступны все виды текста: буквы, символы, эмодзи и смайлики. Мы поддерживаем любой тип текста в качестве подписи, включая эмодзи, смайлики, символы.

Сделайте свои фотографии крутыми и модными с помощью Graffiti Name Creator, лучшего редактора изображений на рынке! Наш классный Smoke Picture Editor — лучший Smoke Name Art, чтобы написать любую вдохновляющую цитату или любовное послание на фотографиях, которые вы хотите. Он также предлагает прекрасный выбор граффити-шрифтов разных цветов, которые сделают любое отредактированное изображение уникальным! Это приложение для записи на изображениях позволяет создавать красивые именные изображения на изображениях и писать цитаты на изображениях в цветах по вашему выбору.Поделитесь своим произведением искусства с друзьями в социальных сетях и заставьте их трепетать перед вашими мудрыми цитатами о жизни. Graffiti Name Art Maker поможет вам выразить свое творчество, поэтому скачайте его бесплатно прямо сейчас! Добавьте текст к фотографиям самым простым способом! Вставьте цитату или текст на фото и получите сотни лайков! Graffiti Creator содержит множество бесплатных шрифтов и стилей, которые сделают ваш текст еще лучше. Напишите цитаты о любви, добавьте время и дату и сделайте идеальную романтическую открытку для любимого человека! Более того, с помощью этого редактора подписей вы можете подписать свою фотографию и добавить забавные цитаты, чтобы рассмешить своих лучших друзей.Smoke on Photo украсьте свои изображения классным текстом на фотографиях со шрифтом и стилем, разместите в социальных сетях и вдохновите сотни людей своими мудрыми мотивационными цитатами. Этот редактор для написания текста на фотографиях должен иметь художественный эффект Smoke Name Art Effect, когда дело доходит до редактирования изображений, поэтому загрузите генератор имен граффити бесплатно прямо сейчас и подписывайте свои фотографии, как профессионал!

Лучший способ добавить текст на картинку прямо перед вами! Представляем вам самое потрясающее приложение Smoke Overlay для девочек и мальчиков, которые хотят редактировать изображения и добавлять текст к фотографиям с помощью нескольких шрифтов в стиле граффити.Наше художественное имя с эффектом дыма — одно из популярных приложений для добавления текста к изображениям, которое вам просто необходимо иметь на своем смартфоне или планшете. Редактор Smoke Photo Editor для добавления слов к изображениям чрезвычайно популярен в наши дни, и если вы хотите управлять социальными сетями, мы рекомендуем вам установить этот редактор фотографий Graffiti и начать писать удивительные цитаты о любви и дружбе. Ваша фотография на обложке будет единственной в своем роде после того, как вы закончите с ней в редакторе изображений граффити, поэтому загрузите бесплатный редактор фотографий с эффектом дыма и добавьте подпись к фотографиям сегодня!

Особенности дымового граффити Название Art Maker:

— Полезно для всех.
— Установите различные типы эффектов и шаблонов и эффект дыма на фото.
— Более 50+ дымовых фонов.
— Добавить граффити на изображениях.
— Привлекательные отделочные материалы.
— Выберите любимые фотографии и напишите свое имя на них.
— Добавьте более 100 причудливых текстов к имени, используя стильный генератор имен или мое имя.
— Более 300 различных смайликов и наклеек, которые можно использовать для украшения вашего дымового искусства.
— Применить фотоэффект граффити.
— Сделать фокус и фильтр.
— Редактируйте фотографии, сохраняйте их в галерее своего телефона!
— Сохраните свое имя в виде изображения в памяти.