Фото приоры тюнинг: Тюнинг Лада Приора (Lada Priora) седан, хэтчбек и универсал

Тюнинг ЛАДА ПРИОРА седан — чип-тюнинг, тюнинг двигателя, салона, фар, бампера ВАЗ 2170

Потомок ВАЗ 2110. История и тюнинг LADA Priora 2170

История

Производство LADA Priora началось выходом на рынок 21 апреля 2007 года с конвейера российского ОАО «АвтоВАЗ» переднеприводного седана LADA Priora 2170. В соответствии с европейской системой классификации легковых автомобилей машина относится к сегменту «B», то есть является одним из тех малогабаритных авто, которые так популярны в западных странах благодаря своей экономичности, низкой ценовой категории и достаточно хорошим характеристикам.

По сути Приора стала основательно модернизированной версией ВАЗ 2110, который выпускался на Волжском автозаводе 11 лет – с 1996 года по 2007, и считался в то время куда более качественным и респектабельным авто, чем Жигули или Самара. Запустив в марте 2007 года серийное производство Лада Приора завод еще несколько месяцев вместе с ней производил и ВАЗ 2110, однако в 15 октября 2007 года выпуск «десятки» все же окончательно остановили.

Стоит отметить, что в разработку марки LADA Priora производитель вложил поистине грандиозные усилия – было разработано и реализовано порядка 950 существенных изменений, коснувшихся как начинки машины, так и ее внешнего вида. Вместе с этим в автомобиле было установлено около 2 тысяч новых деталей, что практически равносильно созданию совершенной новой модели.

Машина была представлена в комплектациях с 4-цилиндровым 8 и 16-клапанным двигателем объемом в 1,6 л. Максимально возможная скорость в зависимости от комплектации – 176 и 183 км/ч при расходе топлива по ездовому циклу в 7,3 и 7,2 л/100км соответственно. Объем бензобака во всех модификациях составил 43 л. Коробка передач механическая – 5 передач вперед, 1 назад.

Задавшись целью устранить большинство тех ошибок, которые были допущены при изготовлении ВАЗ 2110, разработчики обратили самое пристальное внимание на характеристики органов управления Лада Приора 2170. Так, все модификации были оснащены электроусилителем руля, который позволяет значительно снизить утомляемость водителя. Для тормозов был использован вакуумный усилитель повышенной размерности, который опять же позволяет затрачивать меньше сил при использовании педали тормоза и одновременно делает тормозную систему более эффективной и надежной. Вместе с обновленной системой амортизаторов и подвесок это обеспечивает более высокие показатели устойчивости и управляемости машины.

Кузов Priora 2170 оснащен эффективной системой шумоизоляции, что обеспечивает низкий уровень внутреннего шума и вибраций. Для эффективной защиты кузова от коррозии такие детали, как арки колес, элементы пола кузова и пороги изготовлены из стали со специальным двусторонним горячецинковым покрытием.

«Лада Приора 2170» была разработана в трех видах комплектациях, ориентированных на различные потребительские предпочтения: «стандарт», «норма» и «люкс». Так, например, в модели класса «норма» зеркала заднего вида дополнительно оснащены электрическим приводом и обогревом. А в вариации «люкс» к набору «стандарт» добавили, кроме всего прочего, подушку безопасности для пассажира, сидящего рядом с водителем.

Интересные факты

В результате краш-теста по методике EuroNCAP Приора Фаза 1, которая выпускалась до середины 2008 года, набрала только 5,7 баллов из максимальных 16 за фронтальный удар и 9 баллов за боковой. То есть в итоге могла рассчитывать только на 2 звезды из 5 возможных, что заставило разработчиков серьезно задуматься о повышении характеристик пассивной безопасности машины. В итоге кузов был модернизирован, и Приора Фаза 2 набрала уже 10,56 баллов из 16 за фронтальный удар и 13 – за боковой. Полученные по итогам тестирования общие 23,56 балла были (согласно практике EuroNCAP) округлены до 24 баллов, что позволило данной марке получить желанные 4 звезды.

Тюнинг ВАЗ 2170

Несмотря на все перечисленные плюсы данная модель все же далека от совершенства и в отношении дизайна, и в отношении технической начинки. Потому немало автовладельцев все же осуществляют тюнинг Priora 2170.

На начальных порах это может быть элементарный стайлинг Priora 2170, который обычно заключается в тонировке стекол машины, установке обвеса, спойлера, литых или кованых дисков с нужным дизайном (особо популярны «SLIK» и «ВСМПО»). Нередко на бампер и решетку радиатора устанавливается специальная накладка в виде хромированной сетки, которая придает машине солидность. Можно также осуществить тюнинг салона Priora 2170, заменив заводскую обивку на любую другую. При этом желательно, чтобы стайлинг Priora 2170, не говоря уже о технической модернизации авто, выполняли профессионалы.

Улучшить качественные характеристики поможет технический тюнинг Priora 2170, включающий в себя модернизацию отдельных составляющих машины. Масштабность работ зависит опять же от потребностей водителя и предполагаемого целевого назначения машины. Так, как правило, рекомендуется изначально провести тюнинг двигателя Priora 2170 и заменить, например, 8-клапанный механизм на 16 – клапанный.

Если машина уже им укомплектована, то можно увеличить мощность двигателя за счет монтирования облегченного маховика, что положительно скажется на аэродинамических качествах авто. Для этих же целей устанавливается турбонаддув и фильтр нулевого сопротивления. Однако следует заметить, что апгрейтом отдельных деталей не обойтись и придется параллельно осуществлять тюнинг трансмиссии Priora 2170 и тюнинг тормозной системы.

Вслед за указанными работами неизменно следует и тюнинг подвески Priora 2170, которая должна соответствовать всем нормам, чтобы достойно выдержать новые возможности машины. Так, монтируются спортивные пружины, жесткие амортизаторы, усиливаются опоры стоек, что позволяет улучшить управляемость машины, минимизировать крен на поворотах, сделать торможение более четким.

Обратившись к нашим специалистам, вы получите профессиональную консультацию относительно обслуживания и возможной модернизации вашего автомобиля, а также квалифицированную помощь в диагностике, ремонте и тюнинге вашего транспортного средства.

Проконсультируйтесь и запишитесь на тюнинг по телефонам: +7(903) 124 78 25, +7(903) 129 32 50 (с понедельника по пятницу с 11-00 до 20-00, Москва)

Фото тюнинга Приоры хэтчбек — Лада мастер

В 2007 году Автоваз порадовал поклонников Ваз 2110 коренным обновлением внешности автомобиля. Обновления были настолько радикальны, что новой модификации дали имя собственное и новый заводской индекс. Так появилась на свет Лада Приора. Некоторые считают ее дизайн весьма спорным и корнями уходящий к корейским автомобилям 90-х годов, некоторые боготворят за демократичную цену и непритязательность, но как бы там ни было, Лада Приора прижилась среди вазоводов.

Содержание:

1. Конструктивные особенности Лада Приора
2. Тюнинг двигателя Приоры хэтчбэк
3. Внешний тюнинг Приора хэтчбэк
4. Интерьер, звук и подсветка

Конструктивные особенности Лада Приора

Конструкция Приоры практически не отличается от десятки. Исключение составляет только двигатель, и если 2110 можно было встретить и с карбюратором и с инжектором, то Приора имеет только инжекторные моторы с 16-клапанной головкой. С 2008 года автозавод выпускает приоры в кузове хэтчбэк. Считается, что такой тип кузова больше привлечет молодежную аудиторию, и если судить по опыту 112-й Лады, то так оно и есть.

С того же 2008 года выпускается люксовая версия Приоры Хэтчбэк, которая включала в себя такие ранее недоступные опции:

• климатическая система;
• противотуманные фары;
• фронтальная подушка безопасности;
• подогрев передних сидений;
• полный электропакет и парктроник.

Несмотря на такое изобилие средств комфорта в салоне и довольно неплохие технические характеристики, как обычно, появляется масса желающих улучшить конструкцию Приоры. Улучшения касаются не только конструкции, даже не столько ее, как больше внешних данных автомобиля. Фото тюнинга Приоры хэтчбэк мы подобрали на страничке, а пока вы будете любоваться народным творчеством, мы расскажем об основных тенденциях, которым следуют тюнингеры этого автомобиля.

Тюнинг двигателя Приоры хэтчбэк

1,6-литровый моторчик Приоры показал себя неплохо еще в десятом семействе, но за десять лет успел несколько пристареть морально и физически. Поэтому вполне законное желание владельцев хэтчбэка, который предполагает более активную езду, дать мотору чуть перца. Много перца нельзя, поскольку конструкторы облегчили поршни и шатуны. Поэтому многие поступают проще. Поднимают мощность мотора, даже не запачкав рук. Чип-тюнинг, и никакого мошенничества.

Чип-тюнинг Приоры хэтчбэк выполняют в определенных рамках, поскольку любая корректива, даже самая незначительная, может привести к изменению характеристик всего двигателя. Как правило, чип тюнинг двигателя Приоры предполагает результативную прибавку к мощности. Это достигается путем внесения изменений в программы управления, которые заложены в ЭБУ. Нужно понимать, что до бесконечности поднимать мощность не получится — 1,6 литра объема не резиновые, да и возможности у двигателя не безграничные.

Предел прочности каждой детали, как и ее ресурс, рассчитаны инженерами, и если переступить этот порог, то ресурс мотора упадет в несколько раз. Есть определенные заводские нормативы, которые регламентируют любые изменения в программном управлении мотором. Поэтому специалист, который будет перепрошивать ЭБУ обязан их знать и учитывать.

Внешний тюнинг Приора хэтчбэк

Ассортимент пластиковых деталей и дополнительных аксессуаров для Приоры настолько велик, что этот список не уместится ни на одном сервере. Есть откровенно бесполезные и бестолковые аксессуары, которые только мешают машине работать, а есть и полезные. Чаще всего используют такие приемы внешнего тюнинга Приоры хэтчбэк:

1.  Пластиковые спойлеры и обвесы, антикрылья. Прежде чем покупать такую красоту, нужно убедиться как минимум в качестве пластика, из которого сделан обвес или бампер. Стоковые бампера Приоры и так не больно работают на безопасность, а если их заменить кустарными пластиковыми ковшами, то о безопасности говорить не приходится. Также не стоит соблазняться на спойлеры и обтекатели большой площади. Никто и никогда не проверял их работу в аэродинамической трубе, поэтому результат от их использования может быть прямо противоположный ожидаемому.
2.  Изменения оптики Приоры — больной вопрос для большинства. Запрещенный по сути газоразрядный свет, запрещен и в Приоре. По крайней мере, сегодня. Легализировать его нельзя, поэтому любители ксенона остаются вне закона. В том случае, если ксенон не предусмотрен заводом-изготовителем. Поэтому сыпать соль на рану не будем. А вот светодиодная оптика, по крайней мере на задних фонарях, никаких претензий со стороны ГИБДД пока не вызывает, поэтому можно разнообразить внешний вид автомобиля таким светодиодным коктейлем, как показано на фото тюнинга Приоры хэтчбэк.

Интерьер, звук и подсветка

Салон стоковой Приоры выглядит весьма скромно, но пристойно. И если ее сравнивать с одноклассниками из Европы, теми же Опель Астра конца 90-х, Форд Фокус первого поколения, то Приора в грязь лицом не ударила. От современных машин она, конечно, далека, поэтому владельцы и используют все возможные средства для улучшения салона любимого хэтчбэка. Несколько вариантов такого тюнинга мы привели в этом разделе.

Популярной стала светодиодная подсветка, пришедшая из негритянских кварталов через голливудские шедевры. Светодиодами подсвечивают все: дверные проемы, панель приборов, используют их, как основное освещение салона, находят и более экзотические варианты, которые в светлое время суток, к счастью, не видно.

Приора — неплохой выбор для того чтобы испробовать свои силы в любительском тюнинге, а заодно и придать своей машине уникальности и неповторимых индивидуальных характеристик, которыми обделил автомобиль производитель. Тюнингуйте Приоры правильно и со вкусом, хороших и ровных всем дорог!

Читайте также Технические характеристики Шевроле Спарк, Фото тюнинга Приоры седан, Наклейка на авто своими руками

Белая Приора хэтчбек — достоинства, недостатки цвета и тюнинг авто

Белая красавица, Беляна, Белоснежка, Белый заяц — каких только ласковых прозвищ не дают водители своей белой Приоре хэтчбек. И действительно, этот автомобиль всегда смотрится стильно и нарядно. Его выбирают как женщины, так и мужчины. Это именно та модель машины, которой очень подходит белый цвет.

В последние годы автомобили белого цвета среди водителей набирают все большую популярность. Не последняя среди них и белая Приора хэтчбек, картинки с которой выкладывают многие пользователи социальных сетей и форумов. Как бы ни было странно, но белый цвет машины является одним из самых практичных.

Плюсы и минусы белого цвета автомобиля

Преимущества окраски автомобиля Приора белая хэтчбек:

• Конечно, шикарный внешний вид! Белый цвет способен визуально увеличивать объемы. Поэтому чистая и сверкающая на солнце, словно с картинки, белая Приора хэтчбек всегда имеет внушительный и в то же время элегантный вид.

• Пыль и грязь в сухую погоду на нем видны намного меньше, чем на машинах с темным окрасом. Загрязнение становится заметно только с близкого расстояния, а издалека авто кажется чистым. Соответственно, снижаются затраты на мойку.

• Белый цвет имеет свойство отражать солнечный свет. Особенно это чувствуется в летнюю жару. Белая Приора хэтчбек (фото ниже) нагревается намного меньше.

• Его хорошо видно на дороге, в том числе и в темное время суток. Этим, скорее всего, обуславливается статистика аварий — машины белого цвета попадают в них гораздо реже.

• Чем более чистый белый цвет будет у вашей Лады, тем менее он будет подвержен выцветанию. В случае ремонта и необходимости подкрашивания, будет намного проще подобрать оттенок, максимально соответствующий исходному.

• Мелкие царапины и сколы намного менее заметны. Это объясняется тем, что грунтовка под краску обычно имеет белый цвет. Поэтому, если царапина неглубокая, то ее и не видно.

• Очень хорошо поддается модернизации Приора хэтчбек белая. Тюнинг (на фото), который сделает ваш авто оригинальным, вполне можно провести своими руками.

Недостатки

• Белая Приора хэтчбек (фото ниже) плохо заметна при сильном снегопаде и тумане, так как сливается с окружающей средой. В данном случае могут помочь хорошие габаритные огни и вождение, с соблюдением всех правил движения.

• В сырую и грязную погоду марается быстро, впрочем, как и машины любой другой расцветки. Однако на белом авто грязь отлично видна и бросается в глаза. Поэтому в осенне-весенний слякотный сезон придется мыть чаще.

• Капли битума, которые неизбежно попадут на нижнюю часть кузова, если проехать по только что отремонтированной дороге, лучше оттирать как можно быстрее. Небольшая задержка – и пятна цвета ржи останутся на поверхности машины Приора хэтчбек белая навсегда.

Особенности кузова Хэтчбек

Кузов хэтчбек приоры белой (фото ниже) также обладает некоторыми особенностями, о которых хотелось бы сказать отдельно. Плюсы данной конструкции:

• Емкий багажник. Приора хэтчбек белая (на фото – вид сзади) позволяет еще более увеличить его, если сложить заднее сиденье в один уровень с полом. Кроме того, приоткрыв заднюю дверь, можно перевозить достаточно крупногабаритные вещи.

• Как видно на фото, Приора хэтчбек белая отличается стильным и немного спортивным видом, ориентированным на молодых покупателей. Задняя часть кузова, выполненная со скосами, особенно подчеркивает такой дизайн. Внешний вид авто сильно выигрывает за счет этого, несмотря на то, что полезный объем багажного отсека уменьшается.

• Судя по отзывам пассажиров, посадка на заднем сиденье в машине с кузовом хэтчбек намного удобнее.

• Внутренний салон отделен от багажного отсека перегородкой, что делает его намного уютнее.

• Имея компактную конструкцию и обтекаемую форму, белая Приора (на фото), с хэтчбек кузовом подходит для совершения маневров как по городу, так и по трассе. Хорошо ведет себя при обгонах и переключении скоростей.

Минус конструкции кузова хэтчбек тоже имеется — пассажирский салон в холодное время года быстро охлаждается при открытой задней двери.

Тюнинг

Как показано на фото, белая Лада Приора хэтчбек является одним из автомобилей, которые наиболее удачно принимают модернизацию своего внешнего вида. Даже простая замена стандартных бамперов на рестайлинговые и тонировка стекол придает автомобилю индивидуальность. Однако фантазии автовладельцев на этом не заканчиваются.

• Применяют разного рода обвесы в цвет Приоры (на фото) хэтчбек белой. Тюнинг бамперов и решетки радиатора, установка спойлера порой делают авто совершенно неузнаваемым, агрессивным и внушительным.

• Фото Приоры хэтчбек белой, тюнинг которой выполнен в ретро-стиле, можно часто увидеть на улицах. Хромированные колпаки в стиле 50-х годов прошлого века и белые ободки на колесах никого не оставляют равнодушным.

• Лада Приора хэтчбек (на фото) белая, с красной подсветкой внизу смотрится очень оригинально.

• Качественные светодиоды и реснички, установленные на белую приору хэтчбек (фото ниже), тюнинг фар сделают законченным, а внешний вид — цельным.

Спортивный автомобиль

Очень часто машины семейства ВАЗ выбирают в качестве гоночных, особенно для любительских соревнований. Одной из наиболее подходящих для этих целей является Приора хэтчбек белая. Картинки с рекламой спонсоров, имена гонщиков и порядковые номера издалека видны на белом фоне.

Спортивный вид отличает даже базовую комплектацию автомобиля белая Приора хэтчбек. Тюнинг (фото ниже) придаст агрессивность и брутальный вид. Доработка стандартной комплектации до гоночной, конечно, требуется немаленькая. Но, как показано на фото, белая Приора хэтчбек позволяет сделать ее даже в условиях гаража, тем более что с покупкой комплектующих и запчастей на Ладу проблем не возникает.

Такие широкие возможности делают автомобиль Приора белая хэтчбек одним из самых универсальных. Его приобретают как молодые люди – в качестве спортивного или городского автомобиля, так и взрослые семейные граждане – как надежное средство передвижения по городу и до дачи-огорода. За рулем такого авто органично смотрятся и мужчины, и женщины. А фирмы по выкупу автомобилей, например, https://kupilauto.ru, с удовольствием приобретают эти машины.

Тюнинг Лада Приора седан – создаем комфорт своими руками + видео

Недорогая российская Лада Приора седан пришла на смену поколению знаменитых вазовских «девяток». Её обновленный дизайн пришелся по вкусу почитателям отечественного автопрома, но все же тюнинг салона автомобилей данного класса моделей ВАЗ необходим.

1 Приора – российский автомобиль класса «С»

Лада Приора седан является представителем семейства ВАЗ. В 2007 году модель была впервые представлена на рынке и к 2011 году полностью вытеснила популярную Лада 110. За пять лет производства около 650 тысяч человек стали счастливыми обладателями этого автомобиля. За этот промежуток времени во внешнем дизайне легковушки произошли существенные изменения: передний бампер, рулевое колесо и зеркала заднего вида полностью обновили.

Новый модельный ряд ВАЗ был наделен бензиновым шестнадцатиклапанным двигателем объемом 1,6 литра, мощностью 98 и 106 лошадиных сил. Коробка передач пятиступенчатая, механическая или автоматическая. Переднеприводный седан способен развивать максимальную скорость до 183 километра в час. При этом расход топлива в смешанном цикле не превышает 7 литров на сто километров.

Внешне авто немного отличается от «одноклассников», а вот в салоне все довольно скромно и не современно. Стандартная обивка, невыразительная приборная панель – это далеко не полный перечень элементов конструкции, которые нуждаются в доработке. К тому же, Лада Приора седан – «шумная» модель, в которой очень сильно слышны звуки извне. Именно поэтому многие автовладельцы стремятся сделать тюнинг интерьера автомобиля, чтобы он был более комфортным и привлекательным.

2 Как шумоизолировать потолок?

Тюнинг рекомендуется начать с полной шумоизоляции салона. Почему? Все просто: производитель явно сэкономил на звукопоглощающем материале, и во время движения автомобиль становится похож на «погремушку». Сделать Ладу Приору седан более тихой можно своими руками. С чего стоит начать? Сперва нужно определиться, какие именно элементы необходимо будет шумоизолировать.

Если подойти к вопросу основательно, то можно установить звукоизоляцию во всём салоне ВАЗ. Начинать рекомендуем с потолка, так как он не обладает абсолютно никакой защитой от шумов, кроме тонкой обивки. При поездке в дождь создается ощущение, что капли падают в пустое ведро. Для работы потребуется часа три времени плюс материалы (два листа сплена, 2 листа битопласта, 3 листа виброизолятора, твердый валик, фен и качественный канцелярский нож).

Итак, снимаем обивку потолка, демонтируем прилегающие пластиковые детали. Затем поверхность крыши обезжириваем и приступаем к дальнейшей работе. Первым слоем укладывается листовой виброматериал, вторым – сплен и на заключительном этапе – битопласт. Весь материал имеет клеящуюся основу, которая разогревается под воздействием горячего воздуха. С помощью валика следует тщательно «раскатывать» изоляцию.

После того, как работа завершена, следует собрать обивку и пластиковые детали. Результат будет заметен уже при первых поездках. Кроме своего основного предназначения, шумоизоляция позволит сохранять тепло в салоне в холодное время года и регулировать теплообмен летом. Но чтобы добиться максимального эффекта, нужно задуматься о комплексных работах внутри салона ВАЗ.

3 Материалы для уменьшения шума в салоне

Закончив тюнинг крыши Лада Приора седан, монтируем шумоизоляцию бардачка. Эта деталь конструкции изготовлена из недорогого пластика, который не обтянут даже тонкой обивкой. Поэтому бардачок нуждается в модернизации. Демонтировать его очень просто – достаточно открыть крышку и снять её из пазов, применив небольшое физическое усилие. Обклеить бардачок лучше всего моделином или битопластом. Оба материала довольно тонкие, но при этом обладают хорошими звукопоглощающими свойствами.

Двери – элементы Лада Приора седан, которые нуждаются в шумоизоляции – ее легко можно выполнить своими руками. Для начала нужно снять ручки и обшивки, тщательно обезжирить поверхность и приступить к работе. Процесс почти ничем не отличается от шумоизоляции потолка. Единственное – здесь используется двухслойная схема, с применением виброматериала и сплена.

Очень часто автовладельцы сетуют на дребезжание ручки коробки передач. Справиться с этой проблемой на ВАЗ вполне можно своими руками. Если конструкция исправна, а шумы есть, значит проблема в металлической дистанционной втулке. Чтобы добраться до источника дребезга, снимают кожух ручки КПП и получают доступ к оси рычага переключения передач. Под металлическую втулку подкладывается шайба, и проблема решена!

4 Тюнинг салона – тепло, светло и практично

Преобразить интерьер автомобиля с минимальными усилиями и затратами возможно – используем автомобильные чехлы. На Лада Приора седан их продаётся великое множество. Неплохо присмотреться к «меховушкам», которые надежно согреют в холодное время года и добавят изысканность внутреннему пространству. Кожаные варианты способствуют обновлению интерьера ВАЗ, имеют повышенную практичность и длительный срок службы.

Еще одной разновидностью современных материалов является экокожа. Ее основная задача – обеспечить полный комфорт водителю и пассажирам, а неоспоримое преимущество – хорошая воздухопроницаемость.

Многие водители устанавливают на сидения подогрев. Своими руками это будет сделать очень просто. Продаются заводские нагреватели, которые можно установить на свой ВАЗ. Для этого необходимо снять сидения, аккуратно их расшить и вставить нагревательные пластины внутрь. Для включения и выключения опции выводится отдельная кнопка, которую можно закрепить на нижней консоли. Подсоединение проводов тоже не составит особого труда.

Тюнинг автомобиля Лада Приора седан можно продолжить интересными мелочами. Например, установить светодиоды в ручки дверей. Начать работу необходимо со снятия обшивок и демонтажа пластиковых деталей. Светодиоды подбираются в соответствии с общим стилем салона. Лучше отдать предпочтение слабомощным вариантам с рассеянным светом, чтобы ночью они не мешали. Под светодиоды необходимо просверлить отверстия и зафиксировать с помощью термоклея. Самый простой способ подключения подсветки – подсоединить провода к кнопкам электростеклоподъемников. Такой вариант снимет необходимость протягивать провода через весь салон.

5 Как сделать декор пластиковых деталей?

Лада Приора седан оснащена многими светлыми элементами, такими как центральная консоль, обивка на дверях, ручки. На них наиболее заметны загрязнения и царапины. Поэтому рекомендуется своими руками сделать простой тюнинг, перекрасив детали в нужный цвет. Для работы потребуется аэрозольная краска, грунтовка по пластику и металлу в баллоне, ацетон, лак и респиратор с перчатками как средства защиты.

Приступая к обновлению ВАЗ, переднюю консоль необходимо снять, очистить и тщательно обезжирить. Прогрунтовать в два слоя, каждый из которых просушить. Далее нанесите краску в два слоя и лак. Не стоит увлекаться обильным использованием лака и краски, иначе получатся потеки, которые испортят весь вид. Тюнинг обшивок дверей не отличается от преображения консоли. Они подобным образом обрабатываются и красятся.

Если подойти к вопросу более творчески и сделать полный тюнинг салона ВАЗ, то вместо покраски можно перетянуть внутреннюю часть корпуса пленкой. Наиболее популярный вариант – карбон. Он и смотрится эффектно, и долговечен. Для начала нарежьте пленку на куски с запасом по краям в 15-20 миллиметров. Далее тюнинг детали требует обезжиривания и приклеивания к конструкции. Края и изгибы карбона обрабатываются феном, чтобы не было изломов и загибов.

Вот и все: тюнинг окончен, и теперь Лада Приора седан сможет радовать своего владельца уютом и комфортом. Как клеить карбоновую плёнку, можно подробнее узнать из другой нашей статьи.

мода на заниженные Приоры — в прошлом — журнал За рулем

Клиренс этих автомобилей уменьшали, стараясь сделать их более привлекательными.

Материалы по теме

Популярность тюнингованных отечественных автомобилей с заниженной посадкой сходит на нет — так считает координатор Союза чеченской молодежи Рустам Тапаев. Об этом он рассказал в эфире радиостанции «Говорит Москва». По его мнению, мода была связана с желанием молодых людей сделать автомобиль более красивым.

На самом деле, сейчас уже эта мода прошла, сейчас уже такое редко можно наблюдать в республиках Кавказа…. Видимо, чтоб какой-то визуально создать образ получше, покрасивее сделать машину, действительно, [автомобили] занижали. Машины с низким приводом (имеется в виду — клиренсом. — Прим.ред.) действительно смотрятся чуть лучше, но сейчас уже такого нет практически», — отметил Рустам Тапаев.

Заниженные Приоры — примета не только кавказского тюнинга. На фото — автомобиль на красноярских номерах, в клипе «Лада Приора» мелькает машина из Кемеровской области, да и почти в любом российском дворе можно найти такое авто

Заниженные Приоры — примета не только кавказского тюнинга. На фото — автомобиль на красноярских номерах, в клипе «Лада Приора» мелькает машина из Кемеровской области, да и почти в любом российском дворе можно найти такое авто

Представитель чеченской молодежи уточнил, что на Кавказе для т.н. занижения использовали именно отечественные автомобили — в частности, Lada Priora, но вообще это направление в автотюнинге существует по всему миру. Отметим, что это действительно так — недавно мы рассказывали об американских лоу-райдерах, которые когда-то эволюционировали из «заниженных» старых машин, на которых ездили выходцы из Мексики.

Пять лет назад, в июле 2016 года, исполнитель Mr.NËMA из Краснодара и группа «Домбай» из Карачаево-Черкесии представили клип на песню «Лада Приора». На сегодняшний день у этого видео более 12,5 млн просмотров на YouTube.

Волжский автозавод выпускал Lada Priora с 2007 года. Производство началось с седана, а в последующие годы в семейство входили также хэтчбек и универсал. Сборка седанов, помимо Тольятти, была также налажена в Аргуне на предприятии ПАО «Чеченавто». Рекордным по продажам для семейства стал 2011 год — тогда было реализовано около 130 тысяч машин. Выпуск модели Lada Priora был прекращен в 2018 году.

Фото: YouTube / Mr.NËMA music, Depositphotos
Видео: YouTube / Mr.NËMA music

Лада Приора фото салона, его сравнение с Фольксваген Поло и Логан

На чтение 6 мин. Просмотров 721

В салоне Лада Приора, водитель и пассажиры проводят достаточно долгое времени, это: долгое ожидание, постоянные пробки, регулярные и длительные поездки. Водитель же находится в привычном интерьере автомобиля постоянно, поэтому старается сделать его удобнее для себя. Салон автомобиля Лада Приора, который не раз, подвергался значительной модернизации мастерами, доказывает, что интерьер в автомашине может измениться до неузнаваемости.

ВАЗ-2170 серийно выпускалась в нескольких типах кузова – пятидверный и трехдверный хэтчбек, седан, универсал. Самым престижным считался салон новой Лады Приоры «люкс» – выполненный со вставками из экокожи, дополненный хорошей мультимедиа, он сильно отличался от обычной комплектации.

Салон Лада Приора 2018 года может выглядеть по разному – все в руках владельца автомобиля. Тюнинг салона добавляет автомобилю, кроме комфорта, особый вид, при этом интерьер не должен отставать от экстерьера. Поэтому стоит задуматься даже о малейшем тюнинге интерьера.

Новая Лада приора 2 фото внутри салона

Салон Приора 1 – плюсы и минусы

• Интерьер ВАЗ-2170 получил несколько основных деталей от предшественника – ВАЗ-2110, но старый автомобиль можно узнать разве что по похожему сиденью. Еще, Приора порадовала водителя и его пассажиров более мягкими сиденьями. Они все еще не снабжались боковой поддержкой, но уже чувствовался некий «прорыв».
• Внутренний дизайн кардинально отличился от «десятки». Пропали кнопки на корпусе комбинации приборов, а центральная консоль стала ярче. Если приборная панель десятки была сделана в стиле восьмидесятых, у Приоры она получила современный вид – четыре шкалы, стоящие рядом, оформлялись индикаторами сверху, а снизу стоял зеленый дисплей.
• Салон Lada Priora выполнен в серо-черных цветах. Если рулевая колонка, приборная панель и даже руль были полностью черными, центральную консоль решили сделать серой. Сверху ее украшали аналоговые часы, которые многие владельцы, после покупки меняли на цифровые. Позже устанавливалась аудиоподготовка и переключатели печки.
• Интерьер первой машины получился строгим и аскетичным – есть несколько карманов, чтобы сложить что-то нужное, просторный бардачок, а сзади места хватало только трем детям или двум взрослым. При этом взрослому человеку сложно было уместить колени, сидя на заднем диване. После начала эксплуатации появлялись скрипы в панели.
• Пробег наматывается, а после 100 000 начинает греметь – все это становилось следствием того, что крепления обшивки начинали расшатываться, увеличивались, сужались зазоры между отдельными ее частями. Но стоит огорчить по поводу одного важного параметра комфорта – шумоизоляции нет, поэтому слышится любой грохот.

Лада Приора 2: салон имеет минусы и плюсы

Салон Приоры 2 всем своим видом говорил о том, что автоВАЗ меняется. Больше не было однообразности из деталей, которые ставились на более старые модели автомобилей. Все, что было представлено широкой публике, затем добавлялось более свежим моделям автоВАЗа, выпуск которых начался позднее рестайлинга ВАЗ-2170.

Новый интерьер получился более ярким. Во-первых, новый серый руль с обновленной блестящей эмблемой стал более крупным, а приборная панель почти стала цифровой. Конечно же, панель приборов получилась поинтереснее первой версии, но качество материала все-же хуже, тверже, жестче.

АвтоВАЗ приготовил «козырь» — это мультимедийная система, которая ставилась в максимальной комплектации. Она устанавливалась на центральной консоли двумя блоками: ниже блок управления мультимедиа, выше, на уровне глаз, — экран. А приборная панель максимальной комплектации оснащалась удлиненным дисплеем, на который можно было транслировать указания навигатора. Новая мультимедиа работает медленнее даже смартфонов-современников — это явный минус.

Новая панель стала значительным продвижением вперед – никаких больших серых вставок, только гармоничное сочетание нескольких оттенков чёрного цвета из разных материалов. Появились вставки в двери, которые стали «заделом» для полета фантазии мастеров. Интересная эргономика нового автомобиля является действительно удобной – все, что нужно, находится перед глазами.

Что можно сделать с салоном в качестве тюнинга

По тюнингу автомашины можно рассмотреть разные варианты и выбрать наиболее понравившийся. Существует даже отдельное направление тюнинга, когда первой Приоре ставят детали от рестайлинговой, реже делают наоборот.

Первым пунктом модернизации интерьера ВАЗ-2170 можно назвать подсветку и свет:

• Салонный плафон над рычагом КПП. Его можно сделать чуть ярче, чтобы ночью можно было рассмотреть даже мелкий шрифт на документах.
• Светодиодная подсветка замка зажигания. Для того чтобы всегда попадать по цели, не царапая рулевую колонку, цель можно подсветить. Выглядеть это будет не «колхозно» — современные готовые наборы делают достаточно грамотно.
• Подсветка ног. Выглядит эффектно, к тому же помогает сориентироваться в педалях с первого раза.
• Подсветка, установленная внутри дверной карты направленна вниз. Понадобится, когда ночью Вы открываете дверь, выставляете ногу на землю. Внизу может оказаться лужа, а если она подсвечена, Вы ее вовремя заметите, даже будучи уставшим.
• Подсветка пепельницы. Выполняется, опять же, для себя – чтобы удобнее было включить зарядку или питание видеорегистратора.
• Изменение подсветки приборной панели или ее замена возможны.

Еще одним излюбленным пунктом тюнинга внутренней части автомобиля является добавление новых, декоративных чехлов для сидений. Нередко это делается с той целью, чтобы добавить боковую поддержку, которой у автомобиля нет, а также усиленную поясничную поддержку. Помимо обычных текстильных, накидных и застегивающихся чехлов можно сделать обивку на заказ – отдать мастеру ателье, который будет заниматься каждым сиденьем вручную.

Из соображений практичности, владельцы Лада Приора, везде добавляют шумоизоляцию. Так ехать гораздо спокойнее, особенно на дальние расстояния – нет постоянного гула на заднем фоне. Ее добавляют под обшивку дверей, а также в потолок – все для того, чтобы обеспечить тишину внутри салона.

Последний, один из самых любимых пунктов – это музыка. Предела нет: начиная с сабвуфера под крышкой багажника, заканчивая динамиками внутри дверной карты. Лучшее звучание музыки в автомобиле – это предмет гордости для владельца. Предпочтение отдается не мультимедиа, а лучшим кастомным магнитолам.

Убогий ли салон Приоры по сравнению с Логаном 1 и Фольксваген Поло

По сравнению со своими современниками того же класса, 2170 была примерно на том же уровне. Активно обсуждались все их недочёты и мелкие промахи. Сравнение интерьеров доказало, что автомобиль находился практически наравне с Логаном и Поло в «свои» годы. Максимальные комплектации оснащались по разному, но не делали один интерьер, лучше другого.

Единственное, что стоит справедливо отметить — его подушка сидений гораздо жестче, чем у двух иномарок. Сам интерьер выполнен в серо-черных тонах, поэтому конечный выбор между этими тремя автомобилями – это сугубо дело вкуса. Нет победителя и проигравшего, у интерьера этих машин немного разные стили.

Тюнинг заднего бампера приора

Семейство LADA Priora – автомобили российского производства европейского класса. Лада Приора представляет собой очень глубокий рестайлинг предшественницы – десятого семейства. Плавный и приятный дизайн, современная светотехника, отличный интерьер, разработанный с участием итальянских дизайнеров, подушки безопасности – все это и многое другое позволило Приоре иметь высокий уровень оснащённости, комфорта и безопасности. Семейство Priora выпускается в моделях: ВАЗ 2170 седан, ВАЗ 2171 универсал, ВАЗ 2172 хэтчбек, ВАЗ 21708 Priora Premier и ВАЗ 2172 купе. Учитывая отличное качество и популярность автомобиля существует огромное количество вариантов для улучшения экстерьера Приоры.

Приора тюнинг позволит сделать такой внешний вид, какой вы хотите. Тюнинг приоры от нашего интернет магазина заставит ваш автомобиль выделяться и притягивать взгляды. С нашими тюнинг решениями вы исправите недочеты и ошибки дизайнеров, отразите свой характер и улучшите аэродинамику Приоры. Предлагаем вам ознакомиться с широким ассортиментом тюнинг комплектов и отдельных элементов – мы собрали лучшие, на наш взгляд, обвесы и тюнинг решения.

Тюнинг Лада Приора хэтчбек

Стильный тюнинг Лада Приора хэтчбек изменит все ваши представления о привычном образе. Яркий комплект тюнинга LEX значительно преобразит ваш автомобиль, добавит динамики и агрессии. Если вы любите быть в центре внимания, то такой обвес станет отличным вариантом. К тому же он обладает хорошей аэродинамикой и продуманной продувной системой. Другой комплект тюнинга Ринг создает более элегантный образ. Передний и задний бампер, пороги, небольшой спойлер, накладки на арки и зеркала выражают особенный характер Лады Приоры — стильный и неповторимый. В этом комплекте важна каждый деталь, каждая изюминка, благодаря которой воссоздается элегантный внешний вид. Больше комплектов и отдельных элементов тюнинга вы можете найти в нашем каталоге. Оценить тюнинг Лада Приора хэтчбек вы также можете по фото.

Тюнинг Лада Приора седан

В нашем интернет-магазине вы также найдете широкий ассортимент тюнинга на Лада Приору седан. Такие комплекты тюнинга как: Munсhen, Я Робот, Фанат-2 придутся по-вкусу всем, кому не безразличен внешний вид его любимого «железного коня». Спортивные обвесы внесут весомую долю динамики и энергичности в образ автомобиля и мало кого оставят равнодушными. Тюнинг Лада Приора седан — это отличный способ заявить о себе, изменить привычный образ жизни и стать настоящим «королем» дорог. Благодаря широкому выбору обвесов, вы всегда сможете найти вариант по душе. Кроме того, у нас вы можете купить элемент тюнинг отдельно. Даже такие детали как реснички, спойлер или пороги способны внести особенные черты в привычный образ. Лада Приора 2014 тюнинг отличается продуманностью до мелочей, ярким и индивидуальным стилем. Вместе с тем, каждый обвес не только создает привлекательный внешний вид, но и улучшает технические характеристики, а именно аэродинамику машины и увеличивает прижимную силу.

Купить тюнинг на Ладу Приору в интернет магазине

Приобретая комплект или отдельный элемент тюнинга, вы не только преображаете свой автомобиль, но и добавляете ему аэродинамических характеристик. Все обвесы продуманы до мелочей, в них важна буквально каждая деталь, которая и создает оригинальный образ. Весь тюнинг — это образец стильных решений высокого качества. В нашем интернет-магазине любой из комплектов вы можете приобрести по доступной цене. Тюнинг Лада Приора купить вы можете довольно просто: выберете необходимый товар, положите его в корзину, оформите заказ, отправьте его нам. Далее наш менеджер свяжется с вами. Откройте для себя больше возможностей, которые сделают вас еще более ярким и запоминающимся на дорогах города. Помимо тюнинга на Лада Приору хэтчбек и седан, в нашем каталоге представлен тюнинг Лада Приора универсал. У нас вы найдете качественные яркие обвесы по доступной цене. Для наглядной оценки представлены картинки Лада Приора тюнинг. Купить тот или иной обвес вы можете у нас в любое удобное для вас время. Создайте свой индивидуальный, ничем не похожий на других стиль. Лада Приора тюнинг своими руками — это просто, когда речь идет об интернет-магазине «Тюнинг-пласт».

Лада Приора появилась в продаже относительно недавно и для неё, к сожалению, очень мал ассортимент деталей, с помощью которых можно добавить автомобилю индивидуальности и выделить его из общей массы.

Мало элементов и для внешнего стайлинга, например, бамперов. В продаже есть лишь некоторые необычные модели, отличающиеся от стандартных. Поэтому многие автолюбители производят самостоятельно тюнинг бампера Приоры.

Самый простой способ тюнинга бампера

Чаще всего автолюбители не хотят заморачиваться и просто меняют заводские детали на необычные. Но так как Лада Приора стала выпускаться не так давно, то на неё вариантов необычных бамперов мало.

И к сожалению, большая часть представленных вариантов не самого лучшего качества.

Выбирая новый бампер на Приору, всегда обращайте внимание на материал, из которого он изготовлен, но чаще всего это пластик. О качестве которого можно судить по следующим критериям:

1. Пластик не должен быть слишком твёрдым, потому что он может лопнуть даже при незначительном ударе.
2. Изделия из мягкого пластика также не отличаются надёжностью, так как на них достаточно быстро появляются неприятные вмятины.
3. В инструкции к изделию из пластика помимо маркировок и страны-производителя должен быть указан класс и температурный режим использования. Эти данные обязательно следует учитывать в зависимости от географического места использования автомобиля. Например, на морозе некоторые пластиковые детали становятся хрупкими или лопаются. И будет очень неприятно, если ваш новый бампер в первую же зиму сломается.

Также выбирая бампер, обращайте внимание на наличие встроенных противотуманок и ходовых огней или хотя бы на наличие отверстий под них.

А в переднем бампере должно присутствовать отверстие для крепежа троса для буксировки.

Хорошим дополнением будет ребристая структура детали, так как она повышает показатель жёсткости и защищает переднюю часть автомобиля.

Последнее, на что следует обратить внимание — это цвет. Обычно автолюбители стараются подбирать бампер под цвет кузова автомобиля. Но также беспроигрышными вариантами будут серебристый, белый или чёрный цвета, которые подойдут под любую цветовую гамму и будут смотреться оригинально.

Доработка заднего бампера

Найти необычный задний бампер на Ладу Приору ещё сложнее, чем передний, поэтому оптимальным вариантом будет его тюнинг.

Самый простой способ произвести модернизацию — это сделать отверстия под дополнительные стоп-сигналы и ходовые огни.

Тюнинг своими руками

Процесс самостоятельного тюнинга бампера довольно-таки трудоёмкий и длительный, но зато он даст вам возможность проявить свои творческие способности и воплотить в жизнь задумки на счёт внешнего вида машины.

Существует 2 способа произвести модернизацию:

1. Изготовить с нуля бампер.
2. Оттюнинговать уже имеющийся.

Первый способ требует специальных знаний и умений, также для этого требуется определённый опыт механической обработки материалов. Гораздо проще переделать базовый бампер.

Видоизменение уже имеющегося бампера

Для выполнения работ по тюнингу бампера Лады Приоры вам понадобится:

• Эпоксидная смола.
• Наждачка.
• Стеклоткань.
• Проволока.
• Пена монтажная в баллоне.
• Толстая бумага.

После того как вы подготовите все необходимые материалы, вам нужно будет набросать эскиз будущей детали. Этот шаг в значительной степени упростит выполнение задачи по изготовлению.

Ход работы

1. Снимите бампер и хорошенько его промойте в мыльном растворе.
2. Следующим этапом будет его обезжиривание и установка на прежнее место.
3. Защитите автомобиль от попадания монтажной пены при помощи плёнки или специального тента.
4. После чего залейте бампер монтажной пеной. Делайте это очень осторожно, чтобы не задеть кузов. Если конструкция будущего бампера подразумевает большой слой пены, то может потребоваться сделать каркас из проволоки. Который затем устанавливается в слой подсохшей пены и сверху наносится ещё один или несколько слоёв. Учтите тот факт, что монтажной пене может потребоваться несколько дней для полного высыхания.
5. После того как пена затвердеет, вырежьте при помощи ножа или другого инструмента форму нового бампера согласно эскизу. Возможно, вам придётся заранее изготовить лекала для того, чтобы соблюсти правильные пропорции и запланированный размер.
6. Обклейте получившуюся заготовку толстой бумагой при помощи эпоксидной смолы и дождитесь её полного высыхания.
7. Нанесите поверх бумаги стекловолокно в несколько слоёв, последний из которых обработайте алюминиевой пудрой, чтобы сделать проще последующую обработку.
8. Когда заготовка окончательно высохнет, обработайте её наждачкой, сначала крупной, а затем мелкой. От качества вашей работы по обработке детали будет зависеть то, как будет ложиться краска на её поверхность.
9. Покрасьте получившуюся деталь в понравившийся цвет и дождитесь полного высыхания
10. Уникальный бампер готов!

Очень часто можно услышать, что машины отечественного автопрома внешне выглядят просто и неприглядно. В частности, и Ладу Приору считают неприметной машиной, но при должном желании и максимуме фантазии можно сделать из неё поистине шедевр.

товары для своего Авто

• ООО ТД РЕГИОНТЕХСНАБ
• Проверить ОГРН 1146320035300

• 445047, Самарская обл.
• г. Тольятти, ул. Льва Яшина, 8-124
• +79608367000
• ИНН 6321373767 КПП 632101001
• Р/Сч. № 40702810412300031452
• Банк получателя БИК 044525201
• ОАО АКБ «АВАНГАРД» г.Москва
• Сч. № 30101810000000000201
• Skype: tunavto
• Mail: [email protected]

8 (800) 30-1234-7 Звонок бесплатный по РФ

Мы получаем и обрабатываем персональные данные посетителей нашего сайта в соответствии с официальной политикой.Если вы не даете согласия на обработку своих персональных данных,вам необходимо покинуть наш сайт.

Демистификация — Deep Image Prior. Введение в задачу имиджа… | Автор: Pratik Katte

Введение в восстановление изображений с использованием глубокого предварительного изображения.

В этом посте я в основном сосредоточусь на задаче восстановления изображения и на том, насколько глубокое изображение можно использовать для решения этой задачи.

Восстановление изображения относится к задаче восстановления неизвестного истинного изображения из его ухудшенного образа. Ухудшение изображения может происходить во время формирования, передачи и хранения изображения. Эта задача широко используется для получения спутниковых изображений, фотографии при слабом освещении, и благодаря развитию цифровых технологий, вычислительных и коммуникационных технологий восстановление чистого изображения из деградированного изображения очень важно и, следовательно, превратилось в область исследований, которая пересекается с обработкой изображений, компьютерным зрением и компьютерной визуализацией.

В основном восстановление изображения состоит из трех задач:

Удаление шума изображения:

Понижение шума изображения относится к восстановлению изображения, загрязненного аддитивными шумами. Это простейшая задача восстановления изображений, поэтому она была тщательно изучена несколькими техническими сообществами.

Рис.1 (слева) изображение с добавлением шума, (в центре) истинное изображение, (справа) гауссовский шум

2. Сверхразрешение

: Сверхразрешение

относится к процессу создания изображения с высоким разрешением (или последовательности изображения с высоким разрешением) из набора изображений с низким разрешением.

Рис2. (слева) изображение низкого разрешения, (справа) изображение высокого разрешения

3 . изображение в закрашивании:
Изображение в закрашивании — это процесс восстановления утраченных или поврежденных частей изображения. Живопись — это на самом деле древнее искусство, которое требовало от людей рисования испорченной и утраченной части картины. Но в современном мире исследователи придумали множество способов автоматизировать эту задачу с помощью сетей глубокой свертки.

Рис. 3 (слева) вход, (справа) выход

После успеха alexnet в соревновании image-net в 2012 году сверточная нейронная сеть стала очень популярной и широко использовалась во всех задачах компьютерного зрения и обработки изображений. используется для выполнения задачи восстановления обратного изображения и имеет самые современные характеристики.
Сети глубокой свертки добились успеха благодаря своей способности учиться на больших объемах наборов данных изображений. Поразительный документ Дмитрия Ульянова «Deep Image Prior» показал, что для решения обратных задач, таких как восстановление изображения, структура сети достаточна и требует перед восстановлением исходного изображения из деградированного изображения. В документе подчеркивается, что для выполнения этих задач предварительно обученная сеть или большие наборы данных изображений не требуются и могут выполняться только с учетом ухудшенного изображения.

Для выполнения задачи восстановления изображений, изученное предшествующее и явное предварительное являются двумя популярными и в основном используемыми исследователями.

In Learn-Prior — это прямой подход к обучению сети глубокой свертки изучению мира через набор данных, который принимает зашумленное изображение в качестве входных данных и чистое изображение в качестве желаемого выхода.
С другой стороны, метод явного априорного или созданного вручную априорного метода заключается в том, что мы встраиваем жесткие ограничения и учим, какие типы изображений являются естественными, лица и т. Д.из синтезированных данных. Очень сложно математически выразить ограничения, подобные естественным.

В предыдущем примере с глубоким изображением автор пытается преодолеть разрыв между двумя популярными методами, создав новый явный априор с использованием сверточной нейронной сети.

Рис.4. (слева) чистое изображение, (в центре) поврежденное изображение, (слева) восстановленное изображение

x → чистое изображение
ẋ → ухудшенное изображение
x * → восстановленное изображение

Мы можем использовать максимальное апостериорное распределение для оценки ненаблюдаемого значения из эмпирических данных

, используя байесовское правило, мы можем выразить его как вероятность * априор.

Вместо того, чтобы работать с распределениями по отдельности, мы можем сформулировать уравнение как задачу оптимизации:
Применив отрицательный алгоритм к уравнению. (1)

E (x; ẋ) — это член данных, который представляет собой отрицательный логарифм вероятности, а R (x) — предшествующий член изображения, который является отрицательным логарифмом предыдущего.

Теперь задача состоит в том, чтобы минимизировать уравнение (2) на изображении размером x . Традиционный подход состоит в том, чтобы инициализировать x случайным шумом, а затем вычислить градиент функции относительно x и пройти по пространству изображения, пока мы не сойдемся к некоторой точке.

Рис. 5: визуализация обычного подхода

Другой подход заключается в создании функции g , которая инициализируется случайным θ, вывод которого из другого пространства может быть отображен на изображение x и обновлять θ с помощью градиентного спуска до тех пор, пока он не сойдется в некоторой точке. . поэтому вместо оптимизации по пространству изображения мы можем оптимизировать по θ.

FIg. 6 Визуализация параметризованного подхода

Но почему этот подход возможен и почему мы должны его использовать ?. Это возможно, потому что теоретически, если g является сюръективным g: θ ↦ x (если хотя бы один θ отображается на изображение x ), тогда эта задача оптимизации эквивалентна, то есть они имеют те же решения.Но на практике g кардинально меняет способ поиска в пространстве изображений методом оптимизации. На самом деле мы можем рассматривать g как гиперпараметр и настраивать его. И если мы наблюдаем, g (θ) действует как априор, который помогает выбрать хорошее отображение , , которое дает желаемое выходное изображение и предотвращает получение неправильных изображений.
Итак, вместо оптимизации сумма двух компонентов. Теперь оптимизируем только первый член.

Теперь уравнение 2 может быть выражено как,

, где z — случайное фиксированное входное изображение, а θ — случайно инициализированные веса, которые будут обновляться с использованием градиентного спуска для получения желаемого выходного изображения.

Но все же непонятно, зачем рассматривать этот метод параметризации. Теоретически на первый взгляд может показаться, что это будет генерировать оригинальное зашумленное изображение. В статье авторы провели эксперимент, который показал, что при использовании градиентного спуска для оптимизации сети сверточная нейронная сеть не склонна к зашумленным изображениям и намного быстрее и легче спускается к естественным изображениям.

Рис. 7 Кривые обучения для задачи реконструкции с использованием: естественного изображения, то же плюс i.я бы. шум, тот же
беспорядочно скремблированный, и белый шум. Естественно выглядящие изображения приводят к гораздо более быстрой сходимости, тогда как шум подавляется.

ẋ = поврежденное изображение (наблюдается)
1. Инициализировать z . : заполните вход z однородным шумом или любым другим случайным изображением.

2. Решите и оптимизируйте функцию, используя метод на основе градиента.

3. И, наконец, когда мы находим оптимальное θ, мы можем получить оптимальное изображение , просто передав фиксированный вход z в сеть с параметрами θ.

Рис. 8: Восстановление изображения с использованием предварительного глубокого изображения. Начиная со случайных весов θ 0, мы итеративно
обновляем их, чтобы минимизировать член данных eq. (2). На каждой итерации веса θ отображаются на изображение
x = f θ (z), где z — фиксированный тензор, а отображение f — нейронная сеть с параметрами θ. Изображение x — это
, используемое для вычисления зависящих от задачи потерь E (x, x 0). Градиент потерь относительно затем вычисляются веса θ и используются для обновления параметров.

В статье делается попытка показать, что подход построения неявной априорной архитектуры нейронных сетей с глубокой сверткой и рандомизированными весами хорошо подходит для задач восстановления изображений.Результаты, представленные в документе, в значительной степени предполагают, что правильно созданная вручную сетевая архитектура может быть достаточной для решения задачи восстановления изображения.

McLaren 720S от предшествующего дизайна выглядит широко и дико

Выберите любой угол улицы в Америке, припаркуйте McLaren 720S и затем попытайтесь найти кого-нибудь, кому не нравится, как он выглядит. Вы можете упаковать обед. Однако, если вы случайно обнаружите, что кто-то интересуется McLaren, возможно, покажите им McLaren 720S с широкофюзеляжным комплектом от Prior Design, немецкой тюнинговой компании.Компания предлагает широкофюзеляжный комплект для суперкара ограниченным тиражом, а Prior Design построит только 10 для всего мира.

Ключом к любому широкофюзеляжному обвесу являются расширители крыльев, и комплект от Prior Design их не разочаровывает. Шесть частей крыльев спереди и двух частей сзади добавляют не только ширины, но и стиля. Но ни один широкофюзеляжный комплект не обходится только с некоторыми расширениями крыльев. Эксклюзивный обвес Prior Design включает в себя большой задний спойлер, как и следовало ожидать, диффузор и новые боковые юбки.

10 Фото

Одним из преимуществ более широких крыльев является возможность установки под них более крупных шин. В обвесе Prior Design достаточно места для нестандартных колес Prior — размером 9×20 и 12×21 дюймов. Prior также предлагает набор винтовых пружин для адекватного опускания автомобиля — за 1299 евро (1665 долларов по текущему обменному курсу).

Одна вещь, которая останется неизменной, — это трансмиссия 720S.Невероятный 4,0-литровый V8 с двойным турбонаддувом остается, производя те же 710 лошадиных сил (529 киловатт) и 568 фунт-футов (770 Ньютон-метров) крутящего момента. Вся эта мощность передается на задние колеса через семиступенчатую коробку передач с двойным сцеплением, разгоняя автомобиль до 60 миль в час (96 километров в час) за 2,7 секунды.

Обвесы, выпущенные ограниченным тиражом, будут продаваться как полный пакет, включая установку или монтаж, по заявлению компании. У каждой детали есть соответствующий серийный номер, указывающий на ограниченную серию.Также есть сертификат на комплектующие, подтверждающий их качество.

Что нужно знать владельцам автомобиля Лада Приора, (основные «болезни» автомобиля, полезные советы, способы эксплуатации). Тюнинг Лада Приоры, фото тюнинга своими руками полезное для приоры

В 2007 году специалисты АвтоВАЗа совместно с итальянскими дизайнерами выпустили новую модель. Это «Лада Приора», которая сразу понравилась отечественному автолюбителю неоценимой стоимостью, доступностью, надежностью и широчайшими возможностями для различных модернизаций.Тем более, что это делается на тюнинге «Приора» своими руками без участия других людей и специальных ателье.

Появление на свет этого автомобиля повлияло на формирование отдельного курса в этом вопросе.

Появился новый тренд — дизайнер и специалисты создают из недорогого отечественного автомобиля Совершенно новую, стильную, привлекательную и оригинальную модель, которая выгодно выделялась бы среди более дорогих моделей Его вида I. Технические характеристики. Посмотрите, что такое тюнинг «Приоры» своими руками.Фото самых красивых и уникальных модификаций здесь, в этой статье.

Направления модификаций

Условно комплекс мероприятий по усовершенствованию автомобиля можно разделить на несколько этапов. Итак, первым делом меняется заводской облик машины. Затем производятся различные модификации кабины, направленные на повышение комфорта и оснащения. Затем вы можете перейти к различным модификациям и улучшениям в технической части. Мы рассмотрим каждый этап этого комплекса, после чего вы сможете попробовать поменять свой автомобиль.

«Приора»: тюнинг своими руками. Работаем над внешним видом

Бампер

, который можно установить на эту модель, без проблем приобретаются в соответствующих магазинах. Сегодня их выбор доступен на любой вкус. Например, модель снайпера или «робота» легкая и сделана из пластика.

Вы также можете приобрести изделия из стекловолокна. Есть возможность заказать товар по индивидуальному заказу. Бампер для вашего проекта легко установить на существующие крепления.Для этого не нужно будет ничего модифицировать или дорабатывать. Это недорогой, но довольно эффектный тюнинг своими руками. Лада Приора преобразится в твоих глазах.

Замена бамперов позволит не только полностью обновить внешний вид авто. Это также позволяет улучшить некоторые технические характеристики. Итак, простой заменой бампера с широким отверстием для забора воздуха можно значительно увеличить скорость, с которой двигатель будет остывать.

Для преображения внешнего вида также могут быть добавлены пластиковые накладки, а также спойлеры.Это полностью изменит дизайн вашего автомобиля.

Работаем с решеткой радиатора

Вы заменили бампер — машина уже выглядит привлекательнее. Но вы можете сделать даже лучше. Здесь можно заменить решетку радиатора. Вы можете самостоятельно изготовить это изделие из полосок, в виде ячеек или в любом другом стиле. Для этого есть несколько разных вариантов.

Можно заказать замену решетки, но при этом заменить ее не очень экономично, но не всегда такая решетка сможет преобразить лицевую часть.

Второй способ предусматривает замену решетки вместе с бампером. Эти модификации сильно повлияют на внешний вид и стиль.

Тюнинг фар

Работая над передней частью, многие производят тюнинг фар «Приора» своими руками. Итак, можно установить реснички, двуязычные. Все это наилучшим образом сказывается на оригинальности и неповторимости вашего автомобиля.

А если вы также замените штатные габаритные фонари на светодиодные, это позволит не только быть уникальным по стилю, но и даст более яркий свет.Вы также можете переделать сигнальные сигналы в общий свет. Это расширит функционал.

Многие выполняют подобный тюнинг своими руками, комплект вместе с оригинальным обвесом заставляет людей поворачиваться и долго присматривать за своим автомобилем.

Последний внешний ход

Сегодня очень модно отделывать кузов различными материалами. Таким образом, вы можете покрыть винилом все тело или отдельные его части. Большой популярностью сегодня пользуется покрытие, имитирующее углерод. Или вы можете приобрести углеродную пленку и сделать настоящее углеродное покрытие как в 2D, так и в 3D.

Аэрография — это самый лучший тюнинг, который только может быть.
Таким образом можно воплотить в жизнь любые, даже самые смелые фантазии. В этом случае все будет смотреться очень и очень эффектно.

Можно применить, сделав тюнинг (седан «Приора» своими руками преобразившийся на глазах) на модели 2170. Также все это можно выполнять на кузовах кетчбэк.

Салонные работы

Как сделать своими руками Комплектуется новой подсветкой. Например, потолок, который установлен на заводе, не дает яркого света.Свет с потолка очень тусклый и направлен в одну сторону.

Изменить эту ситуацию очень просто.

Есть много возможностей организовать подсветку дверных ручек. Для наиболее смелых и оригинальных предлагается крепление светодиодных лент под передние кресла для освещения пола автомобиля «Лада Приора».

Детали салона на заводе изготавливались из пластика. Во время работы по тюнингу их можно обтянуть, например, кожей или пленкой на углеродной основе.Он добавит интерьеру изюминки и богатства.

Рекомендуется мышление и кресла как задние, так и передние. Вы можете изготовить чехлы самостоятельно либо на заказ у сторонних специалистов. Что касается материалов, то кожа уже не в тренде. Сейчас модно сидеть на меховых или флокированных стульях. Это отличный и оригинальный тюнинг салона. «Приора» очень быстро дорабатывается.

Панель приборов

Если сравнить «приору» с прошлыми моделями от АвтоВАЗа, то интерьер здесь намного привлекательнее.Необходимо отметить, что при создании дизайнеры использовали специальный высокотехнологичный пластик, который своим типом напоминает поверхность кожи. Комплектация «Люкс» отличается дополнительными доработками, добавляющими солевой салон.

Но, несмотря на все это, тюнинг панели «Приора» позволяет существенно изменить внешний вид, а также улучшить функциональность.

Улучшения надо начинать с организации подсветки. Для выполнения этой задачи вам потребуются некоторые инструменты.Также стоят коренастые светодиоды и светоотражающая пленка.

На первом этапе снимаем панель. На самом деле все очень просто — все делается обычной отверткой. Затем приносятся в жертву основные устройства. Снимаем циферблаты, стрелку и накладки.

Многие снимают заводское напыление с цифрами. И тогда при освещении они будут светиться ярко-белым. Однако это слишком просто и может не подойти тем автомобилистам, которые хотят сделать интерьер солидным и дорогим.

Есть еще отличный способ наклеить на некоторые элементы панели целлофановые вставки различных цветов.Для этого складываем пакеты и вырезаем часть из них. Эти детали нужно класть не на ту панель. Например, представьте себе часть спидометра, где отмечается максимальная скорость. Это впечатляет.

Конечно, все это банально. А если автолюбитель может разобрать самостоятельно, а потом разобрать то и подсветку заменить.

Заменить подсветку приборной панели

В результате освещение станет более равномерным и спокойным.

Для этого необходимо приобрести лампочки и светодиоды.По периметру панели через некоторые зазоры следует поместить отрезки ленты от светодиодов. Затем соединяются лента и контакты заводской подсветки.

Очень оригинально смотрится на стрелках. Для этого потребуется 10 диодов CMD. С помощью паяльника эти диоды впаиваются в стеклянную панель снаружи напротив стрелок. С внутренней стороны припаяны датчики сопротивления.

Модифицируйте консоль

Вот основная проблема в звуках, которые она издает при движении.Устранить это путем демонтажа, а затем нанесения дополнительного покрытия на кузов. Приклеивать нужно туда, где консольная панель касается облицовки. На автомобиле «Приора» тюнинг, сделанный своими руками, позволит вам наслаждаться тишиной за рулем.

Техническая модернизация

Штатный силовой агрегат, стоящий на «приоре», при правильном обслуживании и эксплуатации ведет себя как надо. Но если правильно подойти к этому вопросу, то есть все шансы увеличить мощность двигателя на целых 40%.

Модернизация включает установку механического нагнетателя, расточку блока цилиндров, установку нижних поршней и высоких коленчатых валов. Все это поможет сделать машину быстрее и быстрее.

Теперь сделайте это проще, чем просто. Все необходимые для этого комплектующие можно купить в специализированных магазинах. Кроме того, это не требует от водителя каких-либо знаний и навыков.

Например, у некоторых установлен как уже написано выше компрессор.Он впрыскивал в камеру сгорания более плотную смесь топлива и воздуха, тем самым увеличивая мощность в десятки раз. Но за все придется платить — увеличение мощности повлечет за собой повышенный расход.

Если вам кажется, что компрессор слишком скучный, то это полноценный турбокомпрессор.

На машине «Приора» тюнинг своими руками умеет значительно поднять динамические характеристики.

А вы усилили силовой агрегат, а что дальше? А потом нужно усилить сцепление — только тогда вы сможете ощутить всю мощь без вреда для вашего автомобиля.

IN технический тюнинг Еще много разных нюансов. Их все считают просто невозможным. Так как в машине есть компьютер, можно провести чип-тюнинг и поиграться с некоторыми опциями.

Вывод

Если у вас «приора», тюнинг своими руками не только полезен, но и нужен, если вам надоел стандартный внешний вид. Ты можешь делать что угодно. Совершенству нет предела. Вы можете изменить все, что хотите. АвтоВАЗ любезно предоставил вам отличную заготовку — при правильном творческом подходе вы обязательно получите отличную «заряженную» «приору».

Время разгона до 100 предшествующих составляет примерно 11-13,5 секунд, при условии, что в автомобиле находится один пассажир, и ускорение осуществляется последовательным переключением передач. Это указано в инструкции, однако на самом деле этот показатель может быть как большим, так и меньшим из-за ряда дополнительных условий.

Как быстро заводятся спортивные автомобили?

Автомобиль уверенно ведет себя на дороге

Чтобы быстро заводиться, машина должна быть легкой.Например, спортивный хэтчбек Lada Priora имеет круговую массу 1088 кг и почти все части его кузова изготовлены из оцинкованной или нержавеющей стали. В мировом производстве для снижения расхода топлива и повышения скоростных характеристик кузова спорткаров изготавливаются на основе алюминиевых рам с использованием композитных материалов и углеродного волокна (на 40% легче металла), что позволяет, например, Модели Vienge Meni ускоряются, чтобы «переплетать» для двух целей семь десятых секунды.

Конечно, такое фантастическое ускорение происходит на суперкарах из-за того, что на них другой порядок, чем на предыдущих ладах. На том же «Хеннесси Вена» под капотом находятся 1244 лошадиных силы и объем 6,2 литра против девяноста восьми «лошадок» у семейства приоры. То есть разница более чем в 10 раз при том, что «Вена» весит всего на 180 кг больше и стоит в 100 раз дороже продукции отечественного автопрома.

Однако даже на машинах с одинаковым рабочим объемом двигателя разгон до 100 может быть достигнут за разное время.Иногда даже Lada Priora может работать быстрее, чем более мощный образец, который «просыпается» только тогда, когда тахометр (определяет количество оборотов вращающихся частей автомобиля, его двигателя) приближается к середине шкалы. И дело здесь в разной эластичности двигателя, которая выражается в разных характеристиках крутящего момента.

Крутящий момент, как мы знаем из школьной физики — это работа, приложенная к рычагу на длину самого рычага. Приоры, как и в других автомобилях, крутящий момент возникает, когда смесь воздуха и топлива после нажатия на педаль газа горит в камере, и пары расширяются,.Затем боевой механизм Преобразует возвратно-поступательные движения для вращения коленчатого вала — так появляется вращение, реализующее крутящий момент.

Это физическое значение вектора может быть разным для разных оборотов и участвует в создании силы тяги, которая перемещает автомобиль Lada, когда тяга превышает силу собственной тяжести машины, силы сопротивления воздуха и т. Д.

От чего зависит начальное ускорение?

Мощность зависит ОТ передаточного числа В коробке передач так называемая трансмиссия.Последний состоит из сцепления (сообщение между коробкой передач и механизмом двигателя), приводных валов и коробки передач, которая передает мощность и крутящий момент от двигателя на колеса колес. Передаточные числа могут быть: 2 вида.

Если нужен быстрый разгон до 100, то передаточные числа с короткой связью.

Панель приборов Лада

Кроме того, если увеличить номер основной пары (у этого семейства стандартный номер равен 3,7).Считается, что установка пары 4.1 или 4.3 дает возможность получить ощутимое (но необходимое) преимущество по разделению на светофоре, а спортивные модификации комплектуются модификациями с номерами 4.7 или 5.1 (для кроссоверов). Автомобили, эксплуатируемые в городских условиях, где нет необходимости в разгоне до 100, комплектуется КПП со сбалансированным передаточным числом боковых передач, которое не дает быстрого разгона, но при необходимости обеспечивает высокую скорость.

Следует помнить, что далеко не каждый приор выдержит длительную нагрузку от дополнительных номеров со штатным сцеплением. Именно поэтому при настройке нужно ставить более прочные и надежные узлы, которые производят AP Lockheed или «LUK». Также стоит подумать о покупке пружин повышенной жесткости и металлокерамических дисков корзины сцепления. Кроме того, для снижения нагрузки на сцепление, коленчатый вал и коробку передач можно поставить облегченный маховик для приоры, который в среднем легче стандартного на 2-3 килограмма (дополнительная экономия топлива). Но разруливать коленчатый вал специалисты не советуют, так как в условиях гаража и большинства автосервисов под новый вал нельзя подбирать балансиры на шейке шатуна, что может привести к обрушению всей система.

Lada Priora имеет разгон до 100 километров в час медленнее, чем, например, заднеприводная модель с такими же характеристиками двигателя, поскольку базовая комплектация этого автомобиля не предназначена для занятий спортом. Поэтому у него более легкая конструкция передачи крутящего момента, отсутствует кардан, что добавляет большую управляемость и экономичность городского типа.

Доработка продукции отечественного автопрома

Прошивка двигателя Лада

Приора при заводском конвейере не имеет спортивной жесткой подвески, которая требуется для максимально быстрого запуска на спортивных машинах.На конфигурацию подвески влияет такое понятие, как клиренс (расстояние от поверхности до нижней центральной точки автомобиля), который в машинах этой марки составляет не менее 17 см под днищем и 13,5 см под выхлопной системой.

Для доработки подвеска Лада Приора может быть оснащена более короткими и жесткими рессорами (стандартные можно разрезать на пол-оборота, но долго они не протянут). Далее потребуется замена гидросистемы, которая стабилизирует автомобиль при наезде на неровную поверхность.Стойки должны соответствовать пружинам. Кроме того, для спортивных мероприятий нужен спортивный стабилизатор большого сечения и сайлентблоки из жесткого материала, полиуретана и специальные рычаги подвески с сайлентблоками, тоже из полиуретана. Комбинация этих мер позволяет сформировать новую подвеску, которая дает больше возможностей для быстрого разгона до 100.

Форма самой машины, которая находится далеко от линий гоночного автомобиля, также априори проигрывается во время скорости. задавать. Он улучшен по сравнению с моделями прошлых лет, где коэффициент лобового стекла достигал 0.31 (современные автомобили — 0,28) за счет образования более острого угла наклона капота и лобового стекла, меньшего отставания боковых зеркал. Арки колес у предыдущей модели выступают несильно, зад и боковины равномерно сглажены. Сборка хорошая — больших щелей нет, решетка радиатора закрытой конфигурации и мелкая, претензий к неровности днища особо не отмечено. Все это в совокупности говорит о том, что данные приоры способствуют приобретению разгона до 100 км / ч за минимальное время, возможное при такой конфигурации.

Приора разогналась до 200 км. час

Известно, что сопротивление воздуха начинает существенно влиять на автомобиль на скорости 80 км / ч, поэтому уже в первые десять секунд движения система автомобиля начинает выдерживать эти нагрузки.

Настроить перед быстрым разгоном до 100!

Ускорение до 100 может быть уменьшено во временном выражении, если на предварительно уменьшить момент инерции колеса поставить легкие диски, соответствующие рекомендациям производителя (уменьшить общий вес), не имеющие слишком больших прорезанных отверстий (аэродинамика). ).

Также можно поставить, но при этом легкие возможных спецификаций 175/65 R 14, 185/60 R 14 или 185/65 R 14 (увеличить пятно контакта с дорогой), и попробовать установить рекорды на нагретая резина. Для этого необходимо проехать за 10 минут до тестовой гонки, как это делается в гонках формулы I, или выполнить опускание инвалидной коляски.

Разгон до 100 км / ч за меньшее время возможен для модели Лада Приора, если увеличить количество ступеней коробки передач с пяти штатных до шести.В этом случае можно купить готовую сборку ряда трансмиссий с параметрами: для первой передачи 3,17 (38/12), для второй — 2,11 (40/19), для третьей — 1,48 (40/27). ), четвертая — 1,13 (35/31), пятая — 0,89, шестая — 0,78 с около 18. Такая комплектация обеспечивает бортовую динамику при разгоне, но обойдется владельцу приоры в 13-14 тысяч рублей. за подробности и около 6-7 тыс. руб. Для работы в мастерской.

Проблемы при установке дополнительной шестой передачи

Дополнительная шестая передача поможет сделать автомобили послушными

Если вы решили самостоятельно поставить в Ладу Приору шестую передачу, чтобы быстро разогнать на трассе до 100 километров в час, то нужно учитывать, например, что при сборке шестерен 5 и 6 на первичном валу возникнет единое целое, дополнительные затраты на роликовые и игольчатые подшипники, стопорные кольца стабилизатора, стопорные кольца, шпильки (возможно размер М8 ), выносные кольца, ступица синхронизатора на 1-2 передачи и т. д.Помимо набора инструментов, обычно используемого для прыжков, автолюбителю понадобится 6-квагранджер на «12», болгарка, фиксатор для резьбовых соединений и, возможно, дрель с отдушкой.

Чтобы в итоге получить более быстрый разгон до 100, машину можно подвергнуть ряду сложных изменений при установке шестой передачи. КПП Лада Приора может не позволить сразу установить шестерню пятой передачи, так как ее может не хватить на подшипник игольчатой ​​формы (там придется шлифовать подшипник или выносное кольцо).Втулку на вторичном валу, возможно, придется обработать молотком при ударах, может быть потеряна ступица синхронизатора.

Когда передняя шестерня шестой передачи установлена ​​с вторичного вала на вторичный вал, можно снять подшипник с узла, а когда крышка CAT закрыта, может потребоваться его установка, чтобы он не снимался. больно над приподнятой стальной пластиной. Кроме того, когда мы кладем обработанную под «разгон до 100» коробку передач обратно в машину, это может повлиять на лонжерон, и потребуется его разводка или установка специальных опор двигателя, которые сделают ее нижнее расположение вместе с коробкой.Поэтому для более быстрого старта на светофоре нужно платить приличные деньги или обладать высокой квалификацией, чтобы проводить все работы самостоятельно и без вреда для автомобиля.

Как поставить контрольную лампу двигателя на приору

Вы можете отсоединить клемму аккумулятора, но данные на магнитофонах и информационном ЖК-дисплее будут сброшены (средний расход, суточный километр, часы и т. Д.). Намного удобнее делать все так: под капотом, в основном блоке предохранителей, вытаскиваете предохранитель F1 в желтом корпусе (30а), через 10 секунд вставляете предохранитель обратно.»Проверка» гаснет, а настройки остаются.

Не забывайте, что в любом случае (вы вытащите на 10 секунд вышеуказанный предохранитель или вытащите клемму аккумулятора) в памяти контроллера будет записано, что питание контроллера отключено. Если машина гарантийная и тогда будут вопросы, объясните, что вы сняли клемму с АКБ для подкачки колес (по требованиям безопасности).

Как снять регулятор спинки сиденья на приоры

Рисуем пластиковую накладку с края, с одного края натягиваем — накладка наклонена.

Приоры для улучшения поршневых дверей

Поршни

Staten довольно слабо держат обшивку дверей. В середину поршня вставьте кусок тонкой резины и наденьте на место накладки. Пройдите немного плотно, но теперь держитесь!

Ключ натяжного ремня генератора приоры

Если вы были свидетелем ремня генератора, то лучше быстрее его подтянуть вверх, а то можно анкб сажать. Сделать это проще всего с помощью ключа ниже (указаны размеры)

Какую крышку расширительного бачка установить на приору

Staten закрывает расширительный бачок. Часто это ненадежно, и часто наблюдаются случаи закипания или повреждения системы охлаждения (расширительный бачок обычно лопается).Чтобы этого не произошло, рекомендуется заменить штатную крышку расширительного бачка, например, на такую: Код Exist.ru 443-121-321 (стоимость примерно 60-120 руб.)

Как закрыть саморезы гос лица на приору

Многие прикручивают госномер на саморез, но при этом через полгода начинают ржаветь, и менять их постоянно приходится. Вы можете приобрести набор для крепления унитаза (или аналогичный набор меньшего размера) — теперь саморез закрывается пластиковой крышкой.

Как сделать подсветку спускового крючка приоры вне зависимости от габаритов

Двухпроводные разъемы для осветительных приборов 2 провода:

• желтый «+», который появляется, когда enabarits
• желто-красный «-«, постоянной массы

Надо из постоянного «плюса» поставить желтый «+», а в багажнике такого нет. Но можно протянуть такой провод из салона — от прикуривателя или потолочного освещения салона.

Плотно поднимается стекло на двери?

Если у вас начало плохо подниматься на предшествующее стекло водительской или пассажирской двери, то вам необходимо закрепить направляющую.Снимаем обшивку двери, ослабив нижнее крепление направляющего стекла, оттаскиваем в сторону на 3-5 мм, фиксируем крепление направляющей.

Ликвидация спускового механизма приоры седан

В указанном месте колодец промокнет машинное масло, скрип исчезнет.

Волжский автомобильный завод в разные годы выпускал популярную линейку автомобилей Lada Priora. (Lada Priora) в 4 вариантах исполнения кузова: это седан ВАЗ 2170, хэтчбек ВАЗ 2172 и универсал ВАЗ 2171.Несомненно, у них есть свои достоинства и недостатки. И как почти все автомобили отечественного производства Лада Приора не всегда отличается качественной сборкой и плохим обслуживанием, что толкает своих владельцев на помощь другим специалистам.

Итак, чего ждать от Lada priors?

В свою очередь, это не что иное, как масло в двигателе (тоже не качественное) и нерегулируемые детали: двери, замки и даже колеса. Поэтому после покупки лучше сразу провести тщательный осмотр автомобиля.Заводское масло, сразу менять не стоит, дайте машине разбегаться, а потом можно вылить другое. Непосредственно перед покупкой проверьте все зазоры и зазоры, чтобы ничего не сломалось, особенно в самом двигателе, осмотрите кузов на предмет царапин и неровностей, также осмотрите салон автомобиля. Дополнительные опции Лучше не брать сразу, а потом обратиться к проверенному специалисту, скорее всего будет дешевле и лучше.

Последние места у Lada Priors — двигатель, электрика, коробка передач, кузов, фары и ходовая часть.В целом список впечатляющий. Но не паникуйте, главное знать о проблеме и вовремя ее устранить.

Двигатель . Самая частая поломка ДВС — это срыв давления топлива и работы датчика.

Электрик Часто ломаются «родные» сигнализация и стеклоподъемники, а также датчики и катушки зажигания. Батарея тоже дает отказы обычно после года работы.

Трансмиссия. Подшипники ломаются, сальник течет.Советуем заменить масло в коробке передач.

Кузов. Кузов сам по себе некачественный. Отсюда и все текущие проблемы. Гремят и другие посторонние.

Фары Часто горит лампочки.

Шасси. Подшипники и втулки выходят из строя, амортизаторы протекают.

Чтобы автомобиль работал исправно, важно соблюдать правила эксплуатации автомобиля, которые можно приобрести в книжном магазине или заказать в Интернете.

Несколько полезных советов для эксплуатации Lada Priors:

1. Мыть машину необходимо в помещении, это связано с тем, что очищающее средство высохнет на солнце и может испортить автомобильный чехол, повредить краску, из-за этого на машине появляются яркие пятна.
2. Если нужно потушить лампу Check Engine, то нужно под капотом в блоке предохранителей потянуть предохранитель F1 на 10 сек и вставить обратно. Тогда все настройки и информация останутся нетронутыми.
3. Чтобы улучшить поршни в обшивке двери, необходимо вставить небольшой тонкий кусочек резины в середину поршня. Все готово, теперь обшивка на двери держится отлично!
4. Многие ставят по гос. Номеру саморезы, но они быстро ржавеют и теряют внешний вид. Выход есть! Покупаю в отделе ремонта самостоятельный ремонт с пластиковой крышкой и без проблем.
5. Сделать отдельную подсветку багажника от габаритных огней Необходимо выполнить следующие действия: в штатном стане сплавляемого освещения багажника есть два провода — желтый «+» и желто-красный «-».Мы запитали плюсовой провод от постоянного плюса, который можно протянуть из салона от прикуривателя или освещения салона.

Узнать больше

Изображение GPT

Мы обнаружили, что точно так же, как большая модель преобразователя, обученная на языке, может генерировать связный текст, та же самая точная модель, обученная на последовательностях пикселей, может генерировать согласованные дополнения и образцы изображений. Устанавливая корреляцию между качеством выборки и точностью классификации изображений, мы показываем, что наша лучшая генеративная модель также содержит функции, конкурирующие с лучшими сверточными сетями в неконтролируемой настройке.

Содержание

1. Введение
2. Выполнено
3. Образцы
4. От языка GPT к образу GPT
5. На пути к общему обучению без учителя
6. Подход
7. Результаты экспериментов
8. Ограничения
9. Заключение

---

Введение

Неконтролируемое и самостоятельное обучение, или обучение без данных, помеченных людьми, является давней проблемой машинного обучения.В последнее время он добился невероятных успехов в области языка, поскольку модели преобразователей, такие как BERT, GPT-2, RoBERTa, T5 и другие варианты, достигли максимальной производительности в широком спектре языковых задач. Однако тот же самый широкий класс моделей не смог создать сильных характеристик для классификации изображений. Наша работа направлена ​​на то, чтобы понять и восполнить этот пробел.

Модели преобразователей

, такие как BERT и GPT-2, не зависят от предметной области, что означает, что их можно напрямую применять к одномерным последовательностям любой формы.Когда мы обучаем GPT-2 изображениям, развернутым в длинные последовательности пикселей, которые мы называем iGPT, мы обнаруживаем, что модель, похоже, понимает характеристики двухмерного изображения, такие как внешний вид и категория объекта. Об этом свидетельствует широкий спектр образцов когерентного изображения, которые он генерирует, даже без указания ярлыков, предоставленных человеком. В качестве дополнительного доказательства, функции модели обеспечивают высочайшую производительность для ряда наборов классификационных данных и почти самую современную неконтролируемую точность в ImageNet.

Оценка	Набор данных	Наш результат	Лучший результат без поддержки iGPT
Логистическая регрессия по изученным признакам (линейный зонд)	CIFAR-10	96,3 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами	95,3 SimCLR с 8192 функциями
	CIFAR-100	82,8 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами	80.2 SimCLR с 8192 функциями
	STL-10	95,5 iGPT-L 32×32 с 1536 элементами	94,2 AMDIM с 8192 функциями
	ImageNet	72,0 iGPT-XL a 64×64 с 15360 элементами	76,5 SimCLR с 8192 функциями
Полная тонкая настройка	CIFAR-10	99.0 iGPT-L 32×32, обучено на ImageNet	GPipe, обучен на ImageNet
	ImageNet 32×32

Чтобы подчеркнуть потенциал моделирования генеративной последовательности как универсального алгоритма неконтролируемого обучения, мы намеренно используем ту же архитектуру преобразователя, что и GPT-2, в языке. Как следствие, нам требуется значительно больше вычислительных ресурсов для создания функций, конкурентоспособных по сравнению с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями.Однако наши результаты показывают, что при столкновении с новой областью, где правильные априорные значения модели неизвестны, большой GPT-2 может изучить отличные функции без необходимости выбора архитектурного дизайна для конкретной области.

Выполнено

Созданные на основе модели доработки полуизображений, предоставленных человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.

Созданные на основе модели дополнения полуизображений, предоставленных человеком. Остальные половинки отбираем с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или отбора ядер. В то время как мы демонстрируем наши любимые завершения на первой панели, мы не выбираем изображения или завершения на всех следующих панелях.

Образцы

Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен.Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

Образцы изображений, созданных на основе модели. Мы делаем выборку этих изображений с температурой 1 и без уловок вроде поиска луча или выборки ядра. Показаны все наши образцы, без сбора вишен. Почти все сгенерированные изображения содержат четко узнаваемые объекты.

От языка GPT к образу GPT

В области языка алгоритмы неконтролируемого обучения, основанные на предсказании слов (например, GPT-2 и BERT), оказались чрезвычайно успешными, достигнув максимальной производительности в широком спектре языковых задач.Одна из возможных причин этого успеха заключается в том, что экземпляры последующих языковых задач естественным образом появляются в тексте: за вопросами часто следуют ответы (которые могут помочь с ответами на вопросы), а отрывки часто сопровождаются резюме (которые могут помочь в резюмировании). Напротив, последовательности пикселей явно не содержат меток для изображений, которым они принадлежат.

Даже без этого явного контроля все еще есть причина, по которой GPT-2 на изображениях может работать: достаточно большой преобразователь, обученный предсказанию следующего пикселя, может в конечном итоге научиться генерировать различные образцы с четко распознаваемыми объектами.Как только модель научится это делать, идея, известная как «Анализ путем синтеза», предполагает, что модель также будет знать о категориях объектов. Многие ранние генеративные модели были мотивированы этой идеей, и совсем недавно BigBiGAN был примером, который произвел обнадеживающие образцы и функции. В своей работе мы сначала показываем, что лучшие генеративные модели обеспечивают более высокую эффективность классификации. Затем, оптимизируя GPT-2 для генеративных возможностей, мы достигаем производительности классификации верхнего уровня во многих условиях, предоставляя дополнительные доказательства для анализа путем синтеза.

На пути к общему обучению без учителя

Моделирование генеративной последовательности — это универсальный алгоритм обучения без учителя: поскольку все типы данных могут быть представлены как последовательности байтов, преобразователь может быть напрямую применен к любому типу данных без дополнительной разработки. Наша работа проверяет силу этой универсальности, напрямую применяя архитектуру, используемую для обучения GPT-2 на естественном языке, для создания изображений. Мы сознательно отказались от ручного кодирования каких-либо знаний, связанных с изображением, в форме сверток или техник, таких как относительное внимание, рассеянное внимание и встраивание двухмерных позиций.

Вследствие его универсальности, наш метод требует значительно больше вычислительных ресурсов для достижения конкурентоспособной производительности в неконтролируемой среде. В самом деле, контрастные методы по-прежнему являются наиболее эффективными с вычислительной точки зрения методами получения качественных элементов из изображений. Однако, показывая, что модель неконтролируемого преобразователя конкурентоспособна с лучшими неконтролируемыми сверточными сетями, мы предоставляем доказательства того, что можно обменять знания предметной области, кодированные вручную, на вычисления.В новых областях, где не так много знаний в коде, масштабирование вычислений кажется подходящим методом для тестирования.

Подход

Мы обучаем iGPT-S, iGPT-M и iGPT-L, трансформаторы, содержащие параметры 76M, 455M и 1.4B соответственно, в ImageNet. Мы также обучаем iGPT-XL, преобразователь 6,8 миллиардов параметров, на сочетании ImageNet и изображений из Интернета. Из-за больших вычислительных затрат на моделирование длинных последовательностей с повышенным вниманием, мы тренируемся с низкими разрешениями 32×32, 48×48 и 64×64.

Хотя заманчиво работать с еще более низким разрешением для дальнейшего снижения затрат на вычисления, предыдущие исследования показали, что производительность человека при классификации изображений начинает быстро падать ниже этих размеров. Вместо этого, руководствуясь ранними цветовыми палитрами отображения, мы создаем нашу собственную 9-битную цветовую палитру для представления пикселей. Использование этой палитры дает длину входной последовательности в 3 раза короче стандартной (R, G, B) палитры, при этом все еще точно кодирует цвет.

Результаты экспериментов

Есть два метода, которые мы используем для оценки производительности модели, каждый из которых включает задачу последующей классификации.Первый, который мы называем линейным зондом, использует обученную модель для извлечения функций из изображений в последующем наборе данных, а затем подгоняет логистическую регрессию к меткам. Второй метод точно настраивает всю модель в последующем наборе данных.

Поскольку предсказание следующего пикселя явно не имеет отношения к классификации изображений, признаки из последнего слоя могут не быть наиболее предсказуемыми для категории объектов. Наш первый результат показывает, что качество элементов резко возрастает, а затем слегка уменьшается от глубины.Такое поведение предполагает, что генеративная модель преобразователя работает в два этапа: на первом этапе каждая позиция собирает информацию из своего окружающего контекста, чтобы создать контекстуализированную функцию изображения. На втором этапе эта контекстуализированная функция используется для решения задачи условного прогнозирования следующего пикселя. Наблюдаемые двухступенчатые характеристики наших линейных зондов напоминают другую неконтролируемую нейронную сеть, автокодировщик узких мест, который спроектирован вручную таким образом, что используются функции в середине.

Качество элементов сильно зависит от слоя, который мы выбираем для оценки. В отличие от моделей с учителем, лучшие функции этих генеративных моделей находятся в середине сети.

Наш следующий результат устанавливает связь между производительностью генерации и качеством функций. Мы обнаружили, что как увеличение масштаба наших моделей, так и обучение для большего количества итераций приводят к лучшей генеративной производительности, что напрямую приводит к лучшему качеству функций.

Наведите курсор, чтобы увидеть образцы изображений вверх

Каждая линия отслеживает модель на протяжении генеративного предварительного обучения: пунктирные маркеры обозначают контрольные точки на этапах 131K, 262K, 524K и 1000K.Положительные наклоны предполагают связь между улучшенной производительностью генерации и улучшением качества функций. Более крупные модели также обладают лучшими характеристиками, чем модели меньшего размера. iGPT-XL не включен, потому что он был обучен на другом наборе данных.

Когда мы оцениваем наши функции с помощью линейных датчиков на CIFAR-10, CIFAR-100 и STL-10, мы опережаем возможности всех контролируемых и неконтролируемых алгоритмов передачи. Наши результаты также убедительны при полной настройке.

			Предварительное обучение в ImageNet
Оценка	Модель	Точность	без этикеток	с этикетками
CIFAR-10 Линейный пробник	ResNet-152	94.0		проверка
	SimCLR	95,3	чек
	iGPT-L 32×32	96,3	проверка
CIFAR-100 Линейный пробник	ResNet-152	78,0		проверка
	SimCLR	80,2	проверка
	iGPT-L 32×32	82.8	проверка
STL-10 Линейный датчик	AMDIM-L	94,2	проверка
	iGPT-L 32×32	95,5	проверка
CIFAR-10 Точная настройка	AutoAugment	98,5
	SimCLR	98,6	проверка
	GPipe	99.0		проверка
	iGPT-L	99,0	проверка
CIFAR-100 Точная настройка	iGPT-L	88,5	проверка
	SimCLR	89,0	проверка
	AutoAugment	89,3
	EfficientNet	91.7		проверка

Сравнение точности линейного датчика и точной настройки между нашими моделями и высокопроизводительными моделями, которые используют неконтролируемую или контролируемую передачу ImageNet. Мы также включаем AutoAugment, самую эффективную модель, полностью обученную на CIFAR.

Учитывая возрождение интереса к неконтролируемому и самостоятельному обучению в ImageNet, мы также оцениваем производительность наших моделей, используя линейные датчики в ImageNet.Это особенно сложная настройка, поскольку мы не тренируемся при стандартном входном разрешении ImageNet. Тем не менее, линейный зонд на 1536 объектах из лучшего слоя iGPT-L, обученный на изображениях 48×48, дает точность 65,2%, превосходя AlexNet.

Сравнительные методы обычно сообщают о своих лучших результатах по 8192 функциям, поэтому в идеале мы бы оценили iGPT с размером встраивания 8192 для сравнения. Однако обучение такой модели непомерно дорого, поэтому вместо этого мы объединяем функции из нескольких слоев в качестве приближения.К сожалению, наши функции, как правило, коррелируют между слоями, поэтому нам нужно их больше, чтобы быть конкурентоспособными. Использование 15360 функций из 5 уровней в iGPT-XL дает 72,0% точности, превосходя AMDIM, MoCo и CPC v2, но все же уступая SimCLR с приличным отрывом.

Метод	Входное разрешение	Характеристики	Параметры	Точность
Вращение	оригинал	8192	86М	55.4
iGPT-L	32×32	1536	1362M	60,3
BigBiGAN	оригинал	16384	86М	61,3
iGPT-L	48×48	1536	1362M	65,2
AMDIM	оригинал	8192	626M	68.1
MoCo	оригинал	8192	375M	68,6
iGPT-XL	64×64	3072	6801M	68,7
SimCLR	оригинал	2048	24M	69,3
CPC v2	оригинал	4096	303M	71.5
iGPT-XL	64×64	3072 х 5	6801M	72,0
SimCLR	оригинал	8192	375M	76,5

Сравнение точности линейных датчиков наших моделей и современных моделей с самоконтролем. Мы достигаем конкурентоспособных результатов при обучении с гораздо более низким входным разрешением, хотя наш метод требует большего количества параметров и вычислений.

Поскольку маскированные языковые модели, такие как BERT, превзошли генеративные модели в большинстве языковых задач, мы также оцениваем производительность BERT на наших моделях изображений. Вместо того, чтобы обучать нашу модель предсказанию следующего пикселя с учетом всех предыдущих пикселей, мы маскируем 15% пикселей и обучаем нашу модель предсказывать их на основе немаскированных. Мы обнаружили, что, хотя характеристики линейных пробников на моделях BERT значительно хуже, они превосходны во время точной настройки:

CIFAR-10

ImageNet

Сравнение генеративного предварительного обучения с предварительным обучением BERT с использованием iGPT-L при входном разрешении 32 ² × 3.Жирные цвета показывают повышение производительности за счет ансамбля масок BERT. Мы видим, что генеративные модели после предварительного обучения дают гораздо лучшие характеристики, чем модели BERT, но модели BERT догоняют после точной настройки.

В то время как неконтролируемое обучение обещает отличные возможности без необходимости в данных, помеченных людьми, в последнее время был достигнут значительный прогресс в рамках более щадящей структуры полууправляемого обучения, которая допускает ограниченные объемы данных, помеченных человеком. Успешные полууправляемые методы часто основываются на умных методах, таких как регуляризация согласованности, увеличение данных или псевдо-маркировка, а чисто генеративные подходы не были конкурентоспособными в течение многих лет.Мы оцениваем iGPT-L на конкурентном тесте для этого подполя и обнаруживаем, что простой линейный анализ функций из нерасширенных изображений превосходит Mean Teacher и MixMatch, хотя и уступает FixMatch.

Модель	40 этикеток	250 этикеток	4000 этикеток
Улучшенный GAN	–	–	81,4 ± 2,3
Средний учитель	–	67.7 ± 2,3	90,8 ± 0,2
MixMatch	52,5 ± 11,5	89,0 ± 0,9	93,6 ± 0,1
iGPT-L	73,2 ± 01,5	87,6 ± 0,6	94,3 ± 0,1
УДА	71,0 ± 05,9	91,2 ± 1,1	95,1 ± 0,2
FixMatch RA	86,2 ± 03,4	94.9 ± 0,7	95,7 ± 0,1
FixMatch CTA	88,6 ± 03,4	94,9 ± 0,3	95,7 ± 0,2

Сравнение производительности на CIFAR-10 с низким объемом данных. Используя множество немаркированных изображений ImageNet, iGPT-L может превзойти такие методы, как Mean Teacher и MixMatch, но по-прежнему уступает современным методам. Наш подход к полу-контролируемому обучению очень прост, поскольку мы подбираем классификатор логистической регрессии только для функций iGPT-L без какого-либо дополнения или тонкой настройки данных — существенное отличие от специально разработанных полу-контролируемых подходов.

Ограничения

Хотя мы показали, что iGPT способен изучать мощные функции изображений, наш подход все же имеет существенные ограничения. Поскольку мы используем общий преобразователь последовательности, используемый для GPT-2 на языке, наш метод требует большого объема вычислений: iGPT-L был обучен примерно за 2500 V100-дней, в то время как аналогичная модель MoCo может быть обучена примерно за 70 V100-дней.

Соответственно, мы моделируем входы с низким разрешением с помощью трансформатора, в то время как большинство результатов с самоконтролем используют сверточные кодеры, которые могут легко потреблять входные данные с высоким разрешением.Для дальнейшего масштабирования может потребоваться новая архитектура, например, многомасштабный преобразователь, не зависящий от предметной области. Учитывая эти ограничения, наша работа в первую очередь служит доказательной демонстрацией способности больших языковых моделей, основанных на преобразователях, изучать отличные неконтролируемые представления в новых предметных областях без необходимости в жестко закодированных знаниях предметной области. Однако значительные затраты ресурсов на обучение этих моделей и более высокая точность методов на основе сверточных нейронных сетей исключают эти представления из практических приложений реального мира в области видения.

Наконец, генеративные модели могут демонстрировать смещения, которые являются следствием данных, на которых они были обучены. Многие из этих смещений полезны, например, если предположить, что комбинация коричневых и зеленых пикселей представляет собой ветвь, покрытую листьями, а затем использовать это смещение для продолжения изображения. Но некоторые из этих предубеждений будут вредными, если рассматривать их через призму справедливости и репрезентативности. Например, если модель развивает визуальное представление об ученом, которое искажает мужчин, то она может последовательно дополнять образы ученых с людьми, представляющими мужчин, а не смесью полов.Мы ожидаем, что разработчикам потребуется уделять повышенное внимание данным, которые они вводят в свои системы, и лучше понимать, как они связаны с предвзятостью в обученных моделях.

Заключение

Мы показали, что, жертвуя двумерными знаниями в пользу масштаба и выбирая функции прогнозирования из середины сети, преобразователь последовательности может быть конкурентоспособным с верхними сверточными сетями для классификации изображений без учителя. Примечательно, что мы достигли наших результатов, напрямую применив языковую модель GPT-2 к генерации изображений.Наши результаты показывают, что из-за своей простоты и универсальности преобразователь последовательности при достаточных вычислительных мощностях может в конечном итоге стать эффективным способом изучения отличных функций во многих областях.

Если вам нравится работать с нами в этой области исследований, мы ищем!

Книга

показывает, что выбор средств массовой информации вредит участию в политической жизни — 12.11.2007

Вопросы и ответы с Маркусом Прайором

Книга показывает, что выбор средств массовой информации вредит политическому участию

Дженнифер Гринштейн Альтманн

Принстон, штат Нью-Джерси — По мере приближения сезона президентских выборов многие люди готовятся к натиску политического освещения на телевидении, в Интернете и в печатных СМИ.Но для некоторых американцев следующие 12 месяцев будут похожи на любой другой период, потому что они в основном игнорируют политические новости. Имея сегодня множество вариантов средств массовой информации, любой, кто не интересуется политикой, может в значительной степени переключить внимание на Хиллари Клинтон и Джона Маккейна в пользу любого из тысяч развлекательных предложений, доступных во всех типах средств массовой информации.

Маркус Прайор (фото: Джон Ремер).

В своей новой книге «Пост-трансляционная демократия: как выбор средств массовой информации увеличивает неравенство в политической активности и поляризует выборы» Маркус Прайор, доцент кафедры политики и связей с общественностью, рассматривает этот феномен.Он обнаружил, что всплеск выбора средств массовой информации, созданный технологиями, оказал глубокое влияние на участие в политическом процессе.

Исследования

Prior сосредоточены на пересечении политологии и СМИ. Он прибыл в Принстон в 2002 году, получив степень магистра политических наук в Университете штата Огайо и степень доктора философии. в коммуникациях Стэнфордского университета. Его книга, опубликованная издательством Cambridge University Press, представляет собой расширенную версию его диссертации, получившей премию Е.Премия Э. Шатчнайдера, присужденная Американской ассоциацией политологии за лучшую диссертацию в американском правительстве. Недавно он обсудил свои взгляды на то, как технологии уменьшили количество непреднамеренных встреч людей с новостями и почему выборы стали поляризованными.

Вы начинаете свою книгу с того, что возвращаетесь к медиа-вселенной 1970 года, которая как нельзя более отличается от того, что существует сегодня.

Телевидение состояло в основном из трех сетей, и многие люди смотрели новости.В разгар эры вещания, с середины 1960-х до начала 1980-х годов, почти половина всех американцев смотрела один из трех выпусков сетевых новостей в 18:30. в обычный будний день вечером.

Это не значит, что половина американцев отчаянно хотели смотреть новости каждый день. Но у людей не было особого выбора — у большинства домохозяйств было только три или четыре канала — и они обычно не выключали телевизор. Так что, независимо от того, заботились они или нет, многие люди были политически информированы, по крайней мере, на каком-то базовом уровне.Возможно, они не уделяли много внимания новостям, но они выходили по 30 минут в день, и зрители время от времени узнавали что-то о политике, даже если новости шли в фоновом режиме. До появления кабельного телевидения многие люди, менее интересовавшиеся политикой, часто случайно попадали в новости.

Какая часть населения сегодня смотрит одну из трех основных передач?

Сегодня он упал до менее 10 процентов.

У людей сегодня намного больше возможностей выбора, и они предпочитают не смотреть новости.

Прав. Тридцать лет назад люди не обязательно были больше заинтересованы в новостях, но они не могли проявлять свои предпочтения в чем-то еще — спорте, мыльных операх, комедийных шоу — потому что там не было технологий. Они хотели пассивно развлечься, когда возвращались домой после работы, поэтому не вставали и не выключали телевизор, когда выходили новости. Помните, у них также не было пультов дистанционного управления. Их предпочтения по просмотру в каком-то смысле не имели большого значения тогда, но теперь они имеют значение.Теперь людям, которые не любят политические новости, легко их избегать.

Но в некотором смысле то, что вы говорите, кажется нелогичным. Разве нет выбора лучше?

Ну, это зависит от того, что мы подразумеваем под словом «лучше». Если под «лучше» вы имеете в виду получать больше удовольствия от СМИ и получать больше того контента, который вам нужен, то, вероятно, большинство из нас скажет, что нам лучше. Мало кто скажет: «Ну, мне больше нравилось, когда было три варианта». Благодаря этим технологическим изменениям общий опыт работы со СМИ стал для многих из нас лучше.Но как политологов мы также заботимся о таких вещах, как участие общественности в политическом процессе, и здесь не все лучше. Наличие такого выбора позволяет некоторым людям гораздо легче уйти от новостей, чем раньше. Они больше не участвуют в политике, пассивно или активно, и это может создать проблемы для демократической системы.

Но для некоторых людей наличие всех этих возможностей означает, что они узнают больше политических новостей, верно? Они смотрят CNN, Fox News или C-Span?

Да, значительная часть населения пользуется этим дополнительным политическим содержанием.Около 20 процентов респондентов моего опроса любили новости больше, чем все или почти все другие жанры программ. Это те, кто на самом деле пользуется преимуществами возросшего количества политических предложений на телевидении. Если вы объедините все кабельные новостные каналы и более мелких поставщиков политической информации на телевидении, вы получите несколько миллионов человек, которые будут смотреть такие программы. И Интернет, очевидно, рай для любителей новостей.

Новостные наркоманы потребляют гораздо больше политической информации, чем раньше.Они больше узнают и больше ходят на избирательные участки. На другом конце спектра находятся те, кого я называю фанатами развлечений, люди, которым новости никогда не нравились. Теперь они могут уйти от новостей, поэтому со временем они становятся менее информированными и с меньшей вероятностью будут голосовать. Объедините эти две группы — одна участвует с большей долей, а другая отключается — и вы получите большее неравенство в распределении политических знаний и участия.

Как тот факт, что большая часть населения игнорирует новости, повлияет на президентские выборы 2008 года?

Политики очень хорошо осведомлены об этих тенденциях.Мы видим все больше и больше попыток политиков либо появиться в развлекательных СМИ, либо развлечься. Фред Томпсон объявил, что баллотируется в президенты на «Вечернем шоу с Джеем Лено», но он не был первым, кто сделал это. Билл Клинтон играл на саксофоне в «Шоу Арсенио Холла» в 1992 году. Интересно то, что политическая реклама на развлекательных шоу может стать весьма важной, потому что эта реклама может стать единственным способом привлечь внимание поклонников развлечений.

Как вы собрали эту информацию о предпочтениях СМИ и политической активности?

Я использовал исследовательскую компанию, чтобы опросить 2300 человек, репрезентативную выборку из общей популяции, чтобы оценить, насколько люди предпочитают новости по сравнению с другим контентом.Затем я связал их предпочтения с их политическими знаниями и их склонностью к голосованию. Я обнаружил, что если у вас есть доступ к этим технологиям — кабельному телевидению, Интернету — и вам не нравятся новости, ваши политические знания и участие падают. С другой стороны, если у вас еще нет этих новых технологий, ваши предпочтения в отношении медиаконтента мало повлияют на ваши политические знания и участие.

Что еще вы узнали о характеристиках новостных фанатов и фанатов развлечений?

Я обнаружил, что между этими двумя группами не так уж много демографических различий, что очень удивительно.Не менее образованы, например, поклонники развлечений. Можно подумать, что люди, интересующиеся новостями, возможно, будут более образованными — это, безусловно, одно из моих ожиданий, — но я этого не нахожу. Столь же много образованных людей не любят новости. Поклонники развлечений не моложе и не старше любителей новостей, они не чаще будут мужчинами или женщинами, и они вряд ли будут бедными или богатыми.

Можно сделать вывод, что представительная демократия может работать таким образом.И любители новостей, и поклонники развлечений довольны своим положением, потому что они получают то, что хотят. А поскольку между этими двумя группами нет значительных демографических различий, наркоманы новостей могут требовать политических результатов, которых хотели бы фанаты развлечений. Любители новостей могут выступать в роли доверенных лиц фанатов развлечений.

Единственная проблема с этим аргументом заключается в следующем: единственное существенное различие между фанатами новостей и поклонниками развлечений состоит в том, что наркоманы новостей гораздо более пристрастны — они сильно отождествляют себя с вечеринкой — в то время как фанатов развлечений не очень волнует политика и они не любят. у меня твердое мнение.Несмотря на их демографическое сходство, фанатичные новостные фанаты, в конце концов, могут оказаться не такими уж хорошими представителями для равнодушных поклонников развлечений.

Ваше исследование также привело вас к новому объяснению восприятия того, что американский электорат сейчас более поляризован, чем когда-либо прежде.

Я показываю, что изменения в среде СМИ внесли свой вклад в поляризацию. Но влияние кабеля и Интернета не в том, чтобы сделать людей более пристрастными, что предполагает большинство других объяснений поляризации.Вы часто слышите утверждение, что люди, которые раньше были относительно умеренными демократами, теперь действительно далеко либералы, а средние консерваторы теперь являются ультраправыми республиканцами.

Это не тот механизм, который я вижу в действии. Скорее, поляризация является результатом эффекта отбора: фанаты развлечений больше не голосуют, и, поскольку они умеренны или безразличны в своих политических взглядах, мы получаем меньше умеренных людей, идущих на избирательные участки. С другой стороны, любители новостей всегда были более пристрастными, но теперь они составляют большую долю людей, которые голосуют.Вот почему вы видите поляризацию поведения при голосовании, когда сравниваете среднего избирателя сегодня со средним избирателем 30 лет назад. Избиратели более поляризованы, но вы должны помнить, что сравниваете разные группы. Тридцать лет назад среди избирателей было много поклонников развлечений, а сегодня их намного меньше.

Каков ваш следующий проект?

В своем следующем исследовательском проекте я попытаюсь понять, откуда берутся эти новостные предпочтения. Кажется разумным предположить, что предпочтение новостей или развлечений относительно стабильно.Самый интересный следующий вопрос: как у человека развивается это предпочтение? Почему одни люди проявляют интерес к политике и новостям, а другие — нет? Пока не знаю ответа, но постараюсь выяснить.

сверху | комментарии

Как знания коренных народов помогают нам настраивать статистические модели | by UBC Science

Статистический эколог UBC пытается разработать более эффективные методы включения знаний коренных народов в математические модели движения животных

и среды обитания.

Автор: Ровенна Гриба , Статистика и география UBC

В байесовской статистике есть термин, называемый предшествующим . Предыдущее может быть «чем-то известным ранее», называемым предварительным знанием. Но это также может быть неосведомленный предшествующий , смутное знание без каких-либо подробностей. Предыдущие знания в сочетании с данными могут дать нам лучшее понимание того, что наши данные пытаются нам сказать. Как статистический эколог, чья работа прочно основана на байесовском лагере статистики, априор может предоставить некоторые действительно интересные возможности для исследований.

Бородатый тюлень со следопытом на спине. Фото. Р. Гриба.

Мне посчастливилось работать в Арктике много лет, ловя морских котиков, живущих во льдах. Кольчатые нерпы, пятнистые нерпы и бородатые нерпы — все это примеры связанных со льдом тюленей. Как только мы снимаем один, я помечаю их метками спутниковой телеметрии размером примерно с три сотовых телефона, сложенных вместе. Это позволяет нам отслеживать движение тюленей, давая подсказки об их поведении.

Отлов кольчатой ​​нерпы можно осуществить несколькими разными способами, но метод, который я использовал чаще всего, включает в себя часы работы на снегоходах — так называются снегоходы в Арктике Аляски — и использование собак для поиска отверстий для дыхания тюленей. Ставим сети на дыры, ждем и слушаем. . . а потом подожди и послушай еще. Работа требует большого терпения.

При отлове пятнистых тюленей обычно проводят часы в лодках, идущих в районы, откуда тюлени выходят, и вытаскивают свои наполненные жиром, адаптированные к водным условиям тела на сушу между кормлениями.На этих лежбищах мы бросаем сети в воду и можем поймать до пяти тюленей за раз, если нам повезет. Когда мы ловим слишком много, нам приходится отпускать некоторых, потому что их может быть слишком много, чтобы справиться.

Спокойное море. Фото Р. Грыба.

Независимо от того, как мы ловим тюленей, это всегда командная работа. Мы часто полагаемся на охотников из числа коренных народов, чтобы найти подходящие места для ловли тюленей, лучшие методы и навигацию по массивному и холодному Северному Ледовитому океану.

Охотники из числа коренных народов, с которыми мы работаем, обладают обширными источниками знаний.Идея всего моего докторского проекта пришла из разговора с местным охотником. Я показывал ему результаты своей предыдущей работы. Я предсказал, где тюлени, вероятно, кормились, используя байесовскую модель, сочетающую движения тюленей и ныряние — данные, которые я смог получить с меток спутниковой телеметрии. Этот подход предполагает пищевые привычки из «жилых зон» или мест, где тюлени перемещаются под большими углами, чтобы оставаться в зоне. Объяснив мои выводы, сделанные на основе бесчисленных месяцев работы, охотник ответил: «В этом есть смысл.»

Ледовый лагерь. Фотографии: Р. Грыба.

Для того, кто охотился на тюленей с детства, учился у старейшин и обладал знаниями, накопленными на земле, было очевидно, что тюлень мог кормиться в этих конкретных местах. Охотник, как и бесчисленное множество других, заранее знал о передвижениях и поведении этих тюленей.

В последние годы знания коренных народов все чаще признаются учеными за их глубину и широту, но эти знания редко включаются в статистические модели.Для меня стала очевидной важность включения знаний коренных народов в модели передвижения и среды обитания животных с использованием байесовской статистики.

Кольчатая нерпа, самая маленькая и самая распространенная нерпа в Арктике. Фото Р. Грыба.

Чтобы зафиксировать знания коренных народов о поведении тюленей и их использовании в среде обитания, мы провели интервью в трех различных общинах коренных народов на Аляске: Уткьявик, Пойнт-Хоуп и Коцебу. Наши интервью включали такие темы, как, где местные охотники видели тюленей, связаны ли тюлени с разными типами льда, кормятся ли в определенных местах и ​​замечают ли охотники различные типы поведения, такие как кормление или отдых.Перед проведением интервью мы поговорили с представителями сообществ о проекте, чтобы убедиться, что они поддерживают наш подход. Мы также разработали письма-согласия для охотников, с которыми мы беседовали, чтобы убедиться, что они понимают проект и знают, что мы рассматриваем информацию, которой они делятся с нами, как свою, а не нашу. Отметим, что они будут добавлены в качестве авторов к любым статьям, если захотят. Мы также совершили поездки обратно в сообщества, чтобы проверить, как я интерпретирую информацию, которой они поделились, чтобы они могли исправить меня, если это необходимо, и совершим поездки, чтобы поделиться окончательными результатами.

Вид с воздуха. Фото Р. Грыба.

Когда мы беседуем с охотниками, мы используем метод полунаправленного интервью, случайные беседы без определенного списка вопросов. Есть темы, которые нам интересны, но мы не используем структурированные анкеты. Охотники могут вести беседу так, как считают нужным. Одно из преимуществ этого метода собеседования заключается в том, что мы можем учиться у охотников по ходу дела и уточнять то, о чем мы просим следующего охотника. Все знания коренных народов, которыми мы поделились, записаны и переведены в графические изображения, чтобы охотники могли визуализировать мою интерпретацию и подтвердить ее точность.

Эти интервью основываются на предыдущей работе в Арктике США по документированию знаний коренных народов, но при этом уделяют особое внимание специфике использования местообитаний тюленей и их передвижения. Детальный характер знаний позволяет включить знания коренных народов в структуру моделирования, чтобы лучше понять, с какой средой обитания связаны эти тюлени, когда они могут ее использовать и как.

Селфи. Фото Р. Грыба.

Сейчас я наполовину защитил докторскую диссертацию и копаюсь в статистике, работая над методами включения знаний коренных народов в байесовские рамки.Это возможность для моих статистических моделей учиться на знаниях коренных народов так же, как я учился при изучении тюленей. Но эта работа — только начало.

Существует непостижимое количество информации о нашей планете, хранящейся в общинах коренных народов, которые изучали и жили на земле в течение нескольких поколений. Кто знает, что наука могла бы и дальше извлекать из этого знания, если бы мы только продолжали слушать.

Управляемая точная настройка для крупномасштабного переноса материала

1 Введение

Недавний прогресс в области облегчения регистрации внешнего вида позволяет восстанавливать правдоподобные реальные пространственно-изменяющиеся функции распределения отражательной способности (SVBRDF) всего по нескольким фотографиям поверхности.В частности, несколько методов принимают в качестве входных данных одну или несколько фотографий, снятых ручной камерой, где совмещенная вспышка обеспечивает информативное пространственно изменяющееся освещение над измеряемым образцом поверхности [AWL15, AAL16, RPG16, HSL ∗ 17, DAD ∗ 18, LSC18, DAD ∗ 19, GLD ∗ 19] . Тем не менее, вспышка ближнего поля значительно ограничивает масштаб , при котором можно снимать материалы — обычно шириной в дюжину сантиметров при использовании сотового телефона, находящегося на таком же расстоянии. Использование вспышки также не позволяет этим методам обрабатывать существующие изображения, снятые при неизвестном освещении , например текстуры, загруженные из Интернета.Наконец, еще одним общим ограничением вышеупомянутых методов является то, что они полагаются на оптимизацию черного ящика или глубокое обучение для вывода параметров SVBRDF из нескольких измерений, предлагая небольшой пользовательский элемент управления на их выходе. Мы устраняем все три ограничения, предлагая метод захвата внешнего вида на примере , который восстанавливает карты параметров SVBRDF на больших поверхностях, снятых при окружающем освещении, путем передачи информации из одного или нескольких образцовых патчей SVBRDF (рис.Управляемая точная настройка для крупномасштабного переноса материала), которые можно извлечь из дополнительных фотографий со вспышкой крупным планом или из базы данных SVBRDF.

Наше техническое решение по передаче внешнего вида материала с образцов на удивление простое, но чрезвычайно эффективное. Мы строим на современной глубокой сети захвата SVBRDF [DAD ∗ 18] , которую мы повторно обучаем, чтобы принимать в качестве входных данных одно изображение, снятое при окружающем освещении, и выводить карты SVBRDF (нормали, диффузное альбедо, зеркальное альбедо и шероховатость).Наша ключевая идея состоит в том, чтобы точно настроить эту сеть на предоставленных экземплярах, что сильно смещает сеть в сторону их конкретных значений SVBRDF с использованием доступных цветов и текстурных реплик. Затем мы запускаем эту настраиваемую сеть на целевом изображении, которое эффективно создает карты SVBRDF, содержащие значения, аналогичные значениям в образцах.

Однако наивная точная настройка большой глубокой сети на небольшом количестве образцов приводит к драматическому переобучению, поскольку сеть быстро запоминает пространственную компоновку образцов, а не изучает фильтры для конкретных материалов, которые будут обобщаться на целевое изображение.Мы решаем эту проблему, тщательно пополняя набор образцов. В частности, мы генерируем уникальный обучающий образ для каждой итерации точной настройки, применяя случайные геометрические преобразования к образцам и комбинируя несколько преобразованных образцов в один коллаж с помощью случайных масок. Наши эксперименты показывают, что это увеличение имеет решающее значение для успеха метода.

Мы представляем два новых приложения, которые демонстрируют силу нашего подхода. Наш сценарий приобретения на месте — это первое приложение, которое позволяет зафиксировать вероятные свойства материала больших поверхностей с помощью всего лишь нескольких фотографий.В этом случае мы делаем одну фотографию большой поверхности, а также одну или несколько фотографий крупным планом ее деталей. Затем мы используем стандартную сеть для извлечения карт SVBRDF из фотографий со вспышкой и используем нашу точно настроенную сеть для передачи этой информации в большое изображение, эффективно получая SVBRDF шириной несколько метров. В нашем втором сценарии — креативный дизайн — мы предоставляем пользователям мощный метод создания реалистичных SVBRDF из стоковых фотографий, просто используя созданные художниками SVBRDF, загруженные из Интернета в качестве образцов.Это демонстрирует, как наш метод позволяет точно контролировать процесс проектирования SVBRDF.

Таким образом, этот документ вносит следующие вклады:

• Мы представляем простой, но очень эффективный алгоритм для переноса внешнего вида материала с нескольких экземпляров на целевое изображение.

• Мы представляем облегченный метод захвата SVBRDF больших плоских поверхностей, основанный на этом алгоритме.

• Мы представляем новый рабочий процесс, который позволяет дизайнерам материалов создавать новые SVBRDF из существующих фотографий и патчей SVBRDF ( e.г. , взято из онлайн-репозиториев текстур и СВБРДФ), используя тот же алгоритм.

Рисунок 1: Основные этапы нашего метода. Сначала мы предварительно обучаем сеть прогнозирования SVBRDF [DAD ∗ 18] на большом наборе синтетических карт SVBRDF, визуализированных при переменном освещении (а). Хотя эта типовая сеть дает правдоподобные результаты, она часто неверно интерпретирует характеристики материала из-за отсутствия мгновенных сигналов. Наша ключевая идея — настроить предварительно обученную сеть на рендеринг предоставленных пользователем образцов SVBRDF (b).После точной настройки результирующая сеть объединяет общие предварительные знания с информацией, полученной на образцах. Здесь это позволяет нашему методу интерпретировать голубые плитки как более блестящие, чем серый бетон. Мы демонстрируем этот подход на двух сценариях приложений: либо для получения крупномасштабных реальных поверхностей путем распространения мелкомасштабных образцов (c, вверху), либо для разработки новых SVBRDF путем распространения существующих карт SVBRDF через Интернет-текстуры (c, внизу). Обучая нашу сеть на изображениях размером 512 × 512 пикселей, мы обрабатываем HD-изображения размером более 2048 × 2048 пикселей, обрабатывая небольшие фрагменты по отдельности и сшивая их предсказанные SVBRDF для генерации окончательного результата.Это стало возможным благодаря отсутствию сильных локальных вспышек на входном изображении.

2 Связанные работы

Создание внешнего вида и дизайн — обширная и активная область исследований; Мы ссылаемся на обзор Guarnera et al. Guarnera16 для общего введения и на обзор Dong dong19, где основное внимание уделяется методам, основанным на глубоком обучении. Здесь мы обсуждаем облегченные методы захвата SVBRDF, наиболее похожие на наш подход, а также связанную с ними работу по синтезу изображений на примерах и глубокому обучению.

Восстановление нескольких карт SVBRDF из одного или нескольких изображений — некорректная задача, поскольку яркость, наблюдаемая на изображениях, может быть объяснена рядом различных комбинаций параметров SVBRDF. Существующие исследования позволили решить эту проблему за счет включения в решение приоритетных задач для конкретных областей, разработанных вручную или изученных на основе больших объемов данных SVBRDF. Примеры вручную разработанных предварительных оценок включают предположение, что образец материала является стохастическим или самоповторяющимся [WSM11, AWL15, AAL16] , или что освещение демонстрирует естественную статистику [DCP ∗ 14] и физические свойства [RRFG17] .Методы, управляемые данными, стремятся объяснить наблюдаемые данные как комбинацию известных BRDF [HSL ∗ 17, RWS ∗ 11]

или, в последнее время, путем обучения глубоких нейронных сетей для прогнозирования карт параметров SVBRDF с использованием синтетических данных для наблюдения

[DAD ∗ 18, LSC18, DAD ∗ 19, GLD ∗ 19] . Хотя вышеперечисленные методы нацелены на плоские поверхности, подобные нашей, некоторые из них также были расширены для решения проблемы совместного определения формы и внешнего вида материала, либо с использованием оптимизации обратного рендеринга [BJTK18, NLGK18] , либо глубокого обучения [LXR ∗ 18] .

Большинство этих методов успешно справляются с поставленной задачей благодаря нацеливанию на изображения со вспышкой, снятые на небольшом расстоянии от плоских образцов материала или небольших изогнутых объектов. В такой конфигурации вспышка создает блик в центре изображения, а также диффузное затенение на его границе, что обеспечивает информацию о зеркальном и диффузном поведении поверхности соответственно, а также дополнительные сигналы о нормальных вариациях. Однако использование вспышки накладывает три ограничения на такие методы.Во-первых, для съемки крупномасштабных поверхностей потребуется использовать большую мощную вспышку, что противоречит цели этих легких методов. Во-вторых, поскольку фотовспышка дает разные визуальные подсказки в разных местах изображения, существующие методы должны обрабатывать изображение полностью, чтобы агрегировать всю информацию, что проблематично для методов глубокого обучения, поскольку разрешение сети ограничено памятью графического процессора. методы обычно демонстрировались на изображениях с разрешением 256 × 256 пикселей.В дополнительных материалах мы приводим пример, показывающий, как метод Deschaintre et al. Deschaintre18, обученный с низким разрешением, ухудшается при применении с более высоким разрешением, поскольку относительный размер сети уменьшается по сравнению с размером и расположением бликов вспышки. В-третьих, использование совместно расположенных вспышек не позволяет этим методам обрабатывать изображения, сделанные в естественных условиях, с неизвестным освещением и произвольным масштабом. Наш подход снимает все эти ограничения благодаря образцам SVBRDF, которые смещают интерпретацию изображения в сторону определенных материальных ценностей, эффективно уменьшая потребность в визуальных подсказках, предлагаемых вспышкой.

В отличие от вышеупомянутых методов, Li et al. [LDPT17] предложил глубокую сеть, способную предсказывать SVBRDF для изображений, снятых при окружающем освещении, включая изображения, снятые в дикой природе. Однако одно лишь внешнее освещение дает мало визуальных подсказок о сложном поведении SVBRDF, что делает их результаты хуже, чем результаты, полученные с помощью более современных методов на основе вспышки. В частности, их метод предполагает, что зеркальный член BRDF не меняется в пространстве, в то время как пространственно изменяющаяся шероховатость вносит большой вклад в богатство реальных материалов.Ли и др. [LDPT17] также представил концепцию самоумножения , которая была дополнительно изучена Ye et al. [YLD ∗ 18] . Идея состоит в том, чтобы использовать выходные данные сети для создания новых обучающих выборок, эффективно увеличивая разнесение SVBRDF, видимых сетью. Эта стратегия отличается от нашей, поскольку наша цель, скорее, специализировать сеть для извлечения предоставленных пользователем значений SVBRDF, чего мы достигаем путем точной настройки сети на конкретных примерах.

Использование нами образцов изображений делает нашу задачу похожей на аналогию изображения [HJO ∗ 01]

, где цель состоит в том, чтобы скопировать внешний вид образца на мишень. Фреймворк аналогий изображений применялся к множеству задач, таких как раскрашивание изображения

[WAM02] , перенос стиля [FJL ∗ 16] , перенос текстуры [DBP ∗ 15] . Все эти методы разделяют силу обеспечения высокоуровневого контроля над их выходными данными благодаря примерам, функция, которую мы теперь предоставляем в контексте захвата и проектирования SVBRDF.Ближе к нашей области применения является работа Melendez et al. Melendez12, который использовал синтез текстуры на основе заплат для передачи диффузных вариаций альбедо и глубины от небольших образцов материала к большим изображениям фасада. Однако их подход предполагает, что каждый пиксель цели может быть сопоставлен с подобными пикселями образца, что дает визуальные артефакты, когда образцы не содержат всех вариаций материала целевого изображения (см. Рис. 9

). Некоторые недавние методы используют глубокое обучение для задач преобразования изображения в изображение в контролируемых

[IZZE17, WLZ ∗ 18] или неконтролируемых настройках [ZPIE17] .В частности, несколько методов сочетают плотные соответствия с глубоким обучением для достижения более надежной раскраски [HCL ∗ 18, HLC ∗ 19] и передачи стиля [LYY ∗ 17] . Наше решение проще, поскольку не требует явных соответствий между образцами и целью. Вместо этого мы обучаем сеть глубокого захвата материала, чтобы изучить сопоставление между цветами и текстурами образцов и их значениями SVBRDF, что позволяет нам применить это сопоставление к цели. В параллельной работе Texler et al.texler20 использовал аналогичную стратегию для специализации сети передачи стилей с использованием небольшого количества образцов стилей.

Дополняя входное изображение несколькими предоставленными пользователем примерами, наш подход также относится к интерактивной системе материального дизайна AppGen [DTPG11] . Основное различие между этими двумя подходами заключается в уровне требуемых знаний и предлагаемого контроля. Хотя AppGen предлагает точный контроль локальной интерпретации изображения благодаря наброскам пользователя, он требует, чтобы пользователи вручную сегментировали различные материалы в изображении и указали каждую зеркальную BRDF.Напротив, пользователям нашего подхода нужно только выбрать образцы SVBRDF из существующей библиотеки или получить их, используя существующий облегченный метод, и позволить нашему методу автоматически передавать значения BRDF из образцов в целевое изображение. Наш сценарий сбора данных на месте также следует той же стратегии двухуровневого захвата, что и Manifold Bootstrapping [DWT ∗ 10] , хотя нам нужно только несколько изображений поверхности в мелком и большом масштабе, где Донг и др. полагайтесь на специализированное оборудование для захвата локальных образцов BRDF и на несколько фотографий при разном освещении, чтобы запечатлеть глобальный вид.

Наше техническое решение для передачи материалов основано на недавней концепции внутреннего обучения , т.е. обучение глубокой нейронной сети на конкретном изображении, а не на большом наборе данных. Эта интригующая идея впервые появилась в основополагающей работе Ульянова и др. Ulyanov_2018_CVPR на предварительных изображениях глубокого изображения

, где сеть, обученная восстанавливать конкретное изображение, была показана для удаления шума или окрашивания этого изображения. Последующая работа использовала специальное обучение изображения для различных задач, включая неконтролируемое сверхвысокое разрешение

[SCI18] и основанное на GAN редактирование изображений [BSP ∗ 19, SDM19] .Наш подход отличается, поскольку, пока мы настраиваем глубокую сеть на небольшом наборе изображений, мы используем получившуюся сеть для передачи знаний, полученных на другом целевом изображении. Наша работа также относится к методу TileGAN Фрюстюк и др. [FAW19] , которые обучают условный GAN выполнять мелкомасштабный синтез текстур и применяют этот GAN в режиме скользящего окна для создания крупномасштабных изображений. Однако обучение GAN синтезированию определенной текстуры занимает несколько дней, в то время как мы показываем, что для точной настройки общей сети сбора материалов для достижения успешной передачи материала требуется всего несколько минут.Нашу стратегию также можно рассматривать как форму обучения с несколькими выстрелами , которая направлена ​​на адаптацию предварительно обученной модели к новой категории данных с учетом всего лишь нескольких примеров таких данных [LHM ∗ 19] . Как упоминалось выше, в нашем контексте нескольких минут тонкой настройки на расширенных экземплярах достаточно для достижения этой адаптации.

3 Метод

На рис. 1 представлен визуальный обзор нашего метода извлечения карт параметров SVBRDF для крупномасштабных поверхностей. Основные шаги включают предварительное обучение сети глубокого прогнозирования SVBRDF на разнообразном наборе SVBRDF (рис.1a), точную настройку этой сети на наших образцах (рис. 1b) и, наконец, использование этой конкретной сети для извлечения SVBRDF, аналогичных образцам, поверх изображений больших поверхностей, снятых на месте или загруженных из Интернета (рис. 1в). Сначала мы описываем типичные входные данные для нашего метода, прежде чем объясним, как мы предварительно обучаем и настраиваем глубокую сеть для достижения передачи материала.

3.1 Входы

Наша цель — создать карты параметров SVBRDF для крупномасштабных плоских поверхностей, таких как стены, двери или мебель.Для этого наш метод принимает две формы ввода. Во-первых, один снимок интересующей поверхности, сделанный при окружающем внутреннем или наружном освещении. Во-вторых, серия нашивок СВБРДФ, которые представляют собой небольшие части поверхности или из подобного материала. Чтобы получить эти патчи, мы либо делаем снимки поверхности крупным планом и запускаем существующий метод SVBRDF для одного изображения [DAD ∗ 18] , либо выбираем SVBRDF из библиотек материалов, созданных художниками [Ado19, Str19] (рис.1в).

В качестве предварительной обработки мы разбиваем крупномасштабное изображение на плитки размером 512 × 512 пикселей. Наш метод обрабатывает каждую плитку независимо и генерирует окончательный результат путем сшивания этих индивидуальных прогнозов (рис. 1d, раздел 3.5). Соседние плитки перекрываются на 256 пикселей, чтобы облегчить последующее сшивание их карт SVBRDF. Применение сети в виде скользящего окна гарантирует, что наш метод имеет постоянный объем памяти и, как таковой, масштабируется до изображений произвольного разрешения.Напротив, при работе сети в режиме полной свертки также можно было бы обрабатывать изображения с различным разрешением [GLD ∗ 19] , потребление памяти этого метода увеличивалось бы с увеличением разрешения и, в конечном итоге, привело бы к насыщению памяти графического процессора.

Обратите также внимание на то, что мы предполагаем, что все плитки получают примерно одинаковое освещение, что не относится к изображениям, сделанным со вспышкой, которые использовались в предыдущей работе [DAD ∗ 18, LSC18, DAD ∗ 19, GLD ∗ 19] .

3.2 Предварительное обучение нейронной сети

Наш метод обрабатывает каждый тайл входного изображения независимо для вывода четырех карт Cook-Torrance SVBRDF [CT82]

, соответствующих нормальному, диффузному альбедо, зеркальному альбедо и зеркальной шероховатости каждого входного пикселя. Мы выполняем эту задачу с помощью сверточной нейронной сети, предложенной Deschaintre et al.

[DAD ∗ 18] . В то время как исходная сеть была обучена с синтетическими изображениями, визуализированными при освещении вспышкой, мы повторно обучаем ее с изображениями, визуализированными при случайном направленном свете, чтобы быть устойчивыми к произвольным условиям освещения на наших входных данных.Мы также имитируем простой белый небесный купол, добавляя к визуализации небольшое количество диффузных и зеркальных альбедо, которые, как мы обнаружили, необходимы для предотвращения того, чтобы металлические материалы казались полностью темными вдали от зеркальных бликов. Несмотря на свою простоту, мы обнаружили, что эта модель освещения хорошо работает с реальными изображениями, включая текстуры, загруженные из Интернета (раздел 4). Мы сгенерировали наши обучающие данные с тем же набором параметрических SVBRDF, что и Deschaintre et al., За исключением того, что мы визуализировали их с более высоким разрешением, чтобы обучить сеть обрабатывать изображения размером 512 × 512 пикселей.В общей сложности сеть предварительно обучена на 800 000 итераций, что заняло около 8 дней на видеокарте 1080TI.

Предварительное обучение сети на большом наборе SVBRDF не только ускоряет последующий этап точной настройки, но и снабжает сеть общими априорными значениями внешнего вида материала, которые дополняют априорные значения для конкретных экземпляров, полученные во время точной настройки (см.рис. 5).

3.3 Тонкая настройка нейронной сети

Одно изображение часто не предоставляет достаточно информации для однозначного восстановления параметров SVBRDF, особенно при отсутствии бликов вспышки.Ключевая идея нашей работы состоит в том, чтобы отдать предпочтение значениям параметров SVBRDF, присутствующим в примерах, путем точной настройки сети на этих изображениях. Другими словами, мы выполняем ряд итераций обучения, в которых мы просим сеть предсказать образцовые карты SVBRDF с учетом рендеринга этой SVBRDF в качестве входных данных. Таким образом, сеть становится все более специализированной в отображении цвета и текстуры образцов визуализации на их нормальные значения и значения отражения. Мы использовали 1000 обучающих итераций для всех наших результатов, что занимает около 2 минут на графическом процессоре 1080 Ti и в значительной степени достаточно для успешной передачи.Наши численные эксперименты показывают, что большая часть улучшений происходит за несколько сотен итераций (рис. 2). После точной настройки мы запускаем сеть на каждом входном тайле, чтобы получить его карты SVBRDF.

Рисунок 2: Среднее RMSE предсказанных карт для 4 синтетических SVBRDF с использованием культур этих SVBRDF в качестве образцов. Ошибка быстро снижается менее чем за 100 итераций обучения.

3.4 Увеличение образца

Несмотря на то, что описанная выше процедура чрезвычайно проста, она настолько быстро переходит в сеть на нескольких примерах, что не распространяется на входные изображения с различным распределением областей материалов.Наше решение этой проблемы состоит в том, чтобы применить массовое увеличение данных к образцам, чтобы получить обучающий набор, который сохраняет их локальный внешний вид, но изменяет их общий вид. Мы достигаем этой цели, генерируя для каждой итерации обучения уникальный SVBRDF, который состоит из частей двух случайно выбранных различных экземпляров. Сначала мы применяем случайное масштабирование и кадрирование к этим образцам, а затем объединяем их в соответствии с двоичной маской, которую мы генерируем путем определения порога низкочастотного шума Перлина (рис.3

). Мы выполняем все эти этапы обработки во время обучения в TensorFlow

[AAB ∗ 15] , чтобы уменьшить объем хранения и передачи данных. Когда предоставляется только один образец, мы только дополняем его масштабированием и кадрированием. Мы используем ту же модель освещения, что и для предварительного обучения, чтобы визуализировать этот обучающий набор.

[scale = 0,23] Цифры / MixedMatExample / mixedMatExample.pdf Входные образцы Расширенные экземпляры

Рисунок 3: Мы увеличиваем входной набор примеров SVBRDF, составляя их с использованием низкочастотной случайной маски.

3.5 Постобработка

Последний шаг нашего метода состоит в объединении прогнозов всех тайлов в крупномасштабную SVBRDF. Поскольку все тайлы обрабатываются с использованием одних и тех же примеров, соседние тайлы в большинстве своем согласуются в своих прогнозах с точностью до низкочастотных вариаций. Мы достигаем бесшовной композиции, смешивая плитки поверх их перекрытия, используя взвешивающее ядро ​​Гаусса, которое дает вес 1 в центре плитки и почти 0 на его границе. Этот механизм позволяет применять наш метод к входам с высоким разрешением и произвольным соотношением сторон , как показано в наших результатах до 2048 × 2048 пикселей.

Рисунок 4: Реальная поверхность, полученная на месте с помощью нашего метода. Мы использовали одну вспышку, чтобы запечатлеть блеск плитки, который распространяется на все плитки большого пола. Для второго примера мы использовали две фотовспышки: одну для рассеянного камня, а другую — для более блестящего металлического диска. Увеличьте размер файла .pdf, чтобы оценить детализацию отдельных карт SVBRDF с высоким разрешением. Изображения с разрешением 2048 × 1024. Рисунок 5:

Различные SVBRDF, оцененные по изображениям из Интернета.Мы выбрали авторские нашивки СВБРДФ в качестве образцов для золота, краски, ржавчины и кирпича. Обратите внимание, как блестящее золото хорошо переносится на желтые части верхней панели и как диффузная ржавчина переносится на коричневые части средней пластины. Также обратите внимание, что наш метод дает правдоподобную интерпретацию окна (третья строка), даже несмотря на то, что предоставленный пример содержит только кирпичи. Увеличьте масштаб документа, чтобы оценить детали отдельных карт SVBRDF с высоким разрешением. Изображения в разрешении

1536 × 1024.

4 Оценка

Сначала мы представляем результаты, полученные с применением нашего метода, на наших собственных фотографиях, а также на изображениях в Интернете. Затем мы оцениваем влияние наших стратегий точной настройки и увеличения данных. Наконец, мы сравниваем наш метод с альтернативными подходами к синтетическим данным, для которых у нас есть наземные карты SVBRDF. Пожалуйста, просмотрите дополнительные материалы для карт параметров SVBRDF с высоким разрешением и анимированных визуализаций всех наших результатов. Мы выпустим наш код и данные после принятия, чтобы облегчить воспроизведение.

4.1 Результаты

Изначально наше исследование было мотивировано необходимостью быстро получить внешний вид крупномасштабных поверхностей с минимальными затратами на оборудование. Следуя этому первому сценарию использования, мы использовали смартфон для фотографирования различных плоских объектов. Для каждого объекта мы сначала сделали одну фотографию всей поверхности при окружающем освещении. Затем мы сделали 1-3 снимка крупным планом со вспышкой деталей, которые демонстрируют характерные особенности материала. Наконец, мы запустили сеть с одним изображением [DAD ∗ 18] , чтобы получить образцы SVBRDF для каждого крупного плана.Рис. Управляемая точная настройка для крупномасштабного переноса материала и 4 показывают мозаику, плиточный пол и скульптурную стену, снятые на месте с помощью этого подхода. Благодаря предоставленным образцам наш метод точно воспроизводит различный блеск различных плиток и отличает грубый камень от металла.

Второй сценарий использования нашего метода заключается в оценке SVBRDF карт существующих изображений с использованием предварительно разработанных SVBRDF в качестве образцов аналогичных материалов. Рис. 5 показывает это на трех изображениях в Интернете, обработанных с использованием образцов из библиотек процедурных SVBRDF, созданных художником [Ado19, Str19] .Наш метод передает коэффициенты диффузного и зеркального отражения образцов по поверхности в соответствии с входным изображением. В этом рабочем процессе пользователь выбирает образцы, которые соответствуют материалам, которые он хотел бы видеть на большой поверхности. Например, при выборе подходящих экземпляров золотая часть фрески успешно интерпретируется как имеющая низкую шероховатость и желтые зеркальные компоненты, а ржавчина интерпретируется как грубый оранжевый материал. Последняя строка на рис. 5 иллюстрирует поведение нашего метода, когда часть изображения не покрывается предоставленными примерами.В этом результате образец определяет интерпретацию кирпичей, но не окна. Тем не менее, наш метод также выигрывает от общих предварительных оценок внешнего вида материала, изученных во время предварительного обучения, чтобы интерпретировать темное окно как более блестящее, чем кирпич.

Хотя предварительно разработанные SVBRDF обеспечивают убедительные параметры материала, многие из них поставляются с картами нормалей, которые либо плоские, либо слабо коррелируют с целевыми изображениями. В этом случае мы игнорируем карту нормалей, созданную точно настроенной сетью, и вместо нее используем карту, созданную нашей предварительно обученной сетью.Все результаты, для которых образец карты нормалей не показан, были получены с этим подходом.

Рис. 6

дополнительно демонстрирует управление, которое образцы ввода обеспечивают на выходе SVBRDF. Входное изображение содержит темные и желтые пиксели с небольшими визуальными признаками их блеска. Сначала мы выбрали темный диффузный и желтый металлический образец, чтобы добиться золотистого оттенка. Далее мы покажем, как изменение образца позволяет нам увеличить шероховатость золота или даже интерпретировать желтые пиксели как диффузную краску.Наконец, мы также показываем, как ведет себя наш метод в присутствии образца с выбросом, который в данном случае дает желтый пиксель легкого оранжевого оттенка.

На рис. 7 показано визуальное сравнение реальных фотографий поверхности и изображений SVBRDF, созданных с помощью нашего метода. Мы использовали созданные художником SVBRDF в качестве образцов для этого сравнения, потому что метод одного изображения Deschaintre et al. Deschaintre18 не может восстановить убедительные карты из фотовспышек этой сложной поверхности (их результат см. В дополнительных материалах).Этот эксперимент показывает, что пользователи могут воспроизвести желаемый общий вид, руководствуясь нашим методом соответствующими образцами.

Наконец, на рис. 13 показаны различные SVBRDF, созданные с помощью нашего метода, либо путем приобретения на месте, либо из стоковых фотографий. Обратите внимание, что большинство этих результатов представляют собой большие неквадратные поверхности, закодированные как карты параметров с высоким разрешением, что контрастирует с небольшими образцами материалов, часто показываемыми в связанных работах.

4.2 Исследование абляции

Мы используем сеть одного изображения Deschaintre et al.Deschaintre18 как основа для предсказания SVBRDF. На рис. 8 (первая строка) показаны результаты их метода, обученного на нашем наборе данных изображений, визуализированных при случайном направленном освещении. Без дополнительных указаний этот метод интерпретирует обветренную золотую дверь как сделанную из грубого пластика. На рис. 8 (вторая строка) показано, как точная настройка этой сети с одним изображением на двух экземплярах без увеличения данных дает золотой вид, но равномерно распределяет его по поверхности. В наших экспериментах эта тенденция к созданию однородных карт происходит особенно, когда входные образцы сами по себе однородны.Комбинируя образцы для формирования случайных узоров, наши дополнения данных помогают передать золотой вид наименее обветренным частям двери (рис. 8, третий ряд).

	[DAD ∗ 18]	[LDPT17]	Несколько выстрелов	Наши	Наши
	Без вспышки		передача стиля	[DAD ∗ 18] экз.	GT образец
Норма	0.045		0,043	0,04	0,039
диффузный	0,092		0,095	0,059	0,028
Шероховатость	0,215		0,195	0,142	0,056
Зеркальный	0,016		0,015	0,021	0,005
Визуализация	0.122	0,256	0,124	0,086	0,071

Таблица 1: Численное сравнение с альтернативными методами с использованием метрики RMSE (чем меньше, тем лучше), выполненное на синтетических SVBRDF. Наш метод превосходит существующие алгоритмы одиночного изображения благодаря руководству образца (использовался только один образец). Мы сообщаем об ошибке рендеринга только для [LDPT17] , потому что этот метод выводит модель BRDF, отличную от нашей.

4.3 Сравнения

Насколько нам известно, наш метод является первым, предлагающим наглядное руководство для глубокого вывода SVBRDF.Мы сравниваем с аналогичными работами по переносу стилей, а также с альтернативами одного изображения. Мы используем синтетические SVBRDF для этих сравнений, что позволяет проводить визуальное сравнение с наземными точными картами, а также численную оценку.

Качественные сравнения.

Наш подход связан с методом Melendez et al. Melendez12, который передает карты диффузного альбедо и смещения, используя синтез текстур на основе фрагментов, аналогично изображениям [HJO ∗ 01] . Мы воспроизвели этот подход с помощью современного алгоритма синтеза на основе патчей Фишера и др. [FJL ∗ 16] , используя визуализированный SVBRDF в качестве руководства. Обратите внимание: поскольку этот алгоритм был первоначально разработан для передачи стиля, он предполагает, что синтезируемое изображение содержит только три цветовых канала; чтобы справиться с этим, мы запускали их код на каждой карте параметров SVBRDF отдельно. Рис. 9

показывает результаты этого эксперимента; Синтезу на основе патчей не хватает разнообразия в картах из-за ограниченной информации, содержащейся в одном экземпляре. Хотя существуют более продвинутые алгоритмы синтеза для интерполяции между ограниченными образцами

[DBP ∗ 15] , наше решение глубокого обучения изначально обобщает образец на все крупномасштабное изображение.

Рис. 9 также включает сравнение с AdaIN [HB17]

, алгоритмом стилизации, основанным на глубоком обучении, который передает статистику глубоких функций между образцом изображения и целью. Как и в предыдущем эксперименте, мы применили оригинальную реализацию метода к каждой карте параметров SVBRDF отдельно. Хотя этот общий алгоритм передачи стиля воспроизводит общее цветовое распределение карт, он пропускает многие мелкие детали.

Наконец, на рис.10 — визуальное сравнение с недавними методами глубокого обучения для захвата одиночного изображения SVBRDF Ли и др. Li17 и Deschaintre et al. Deschaintre18. Хотя метод Li et al. принимает в качестве входных изображений изображения, снятые при окружающем освещении, оригинальный метод Deschaintre et al. предполагает освещение вспышкой, что несовместимо с крупномасштабными сценариями приложений, на которые мы нацелены. Таким образом, мы повторно обучили их сеть на наших обучающих данных, чтобы продемонстрировать их работу на крупномасштабных изображениях, сделанных без вспышки.Наконец, для нашего метода мы использовали оригинальный метод Deschaintre et al. для восстановления образцов SVBRDF из посевов поверхности, визуализированных при импульсном освещении, что имитирует наш сценарий захвата на месте. Оба предшествующих метода пытаются восстановить блеск маленьких металлических пластинок. Наш метод лучше восстанавливает эти маленькие блестящие детали благодаря предоставленному образцу. Кроме того, наш метод может обрабатывать крупномасштабные изображения с высоким разрешением, что приводит к более мелким деталям на картах SVBRDF.

Количественные сравнения.

Таблица 1 показывает численные сравнения с методом одиночного изображения Deschaintre et al. Deschaintre18 обучен и протестирован на наших данных, а также на методе Li et al. Li17 нанесен на изображения, полученные при естественном освещении. Как и на рис. 10, мы получили образцы для нашего метода, предоставив кадры наземной достоверности SVBRDF, визуализированные при освещении вспышкой, по оригинальному методу Deschaintre et al. В этой настройке достаточно одного экземпляра, чтобы превзойти конкурентов. Кроме того, мы также обеспечиваем эффективность нашего метода, руководствуясь достоверными примерами, что можно рассматривать как верхнюю границу достижимого качества.

Наконец, в таблице 1

(4-й столбец) представлено численное сравнение с версией нашего метода, вдохновленной недавней стратегией обучения с несколькими выстрелами, предложенной Liu et al. Liu_2019_ICCV, которые используют AdaIN для передачи стиля из нескольких экземпляров, представленных во время тестирования. Мы адаптировали их подход к нашему контексту, обработав каждый экземпляр SVBRDF с помощью кодировщик Gao et al. gao19 и агрегацией результирующих низкоразмерных скрытых кодов в единый код с помощью максимального объединения.Затем мы обрабатываем этот код с тремя полностью связанными слоями, чтобы создать параметры для нескольких слоев AdaIN, которые мы используем для преобразования карт характеристик сети прогнозирования SVBRDF. Численная оценка показывает, что добавление слоев AdaIN, контролируемых примерами, немного улучшает производительность по сравнению с базовой сетью Deschaintre et al. Deschaintre18 для некоторых карт, но в значительной степени уступает нашим результатам, полученным после точной настройки этой базовой линии на расширенных образцах.

4.4 Ограничения

Как и предыдущие методы на основе глубокого обучения для захвата материала [DAD ∗ 18, LSC18] , мы не можем справиться с отбрасываемыми тенями или любым другим явлением, требующим чего-то большего, чем обычная / рельефная карта. Расширяя наш подход для обработки таких случаев, например , используя карту смещения, потребует гораздо более сложный дифференцируемый рендерер для обработки 3D во время обучения. Точно так же наша модель и средство визуализации SVBRDF не предназначены для обработки нелокальных эффектов, таких как подповерхностное рассеяние.

Несмотря на сильную способность глубокого обучения извлекать отличительные признаки, наш метод иногда испытывает трудности с распознаванием различных материалов, которые имеют похожие цвета и текстуры. Это случай на рис. 11, где блеск маленького металлического диска передается некоторым камням, которые имеют аналогичный вид на исходном изображении. Наш метод также предполагает, что крупномасштабные входные данные фиксируются в основном при равномерном освещении. Когда это не так, большие градиенты освещенности загрязняют карты SVBRDF, как показано на рис.12. Тем не менее, наш метод устойчив к локализованным бликам, поскольку некоторые из них встречаются в обучающей выборке (типичные примеры см. В синтетических материалах в дополнительных материалах).

Наконец, хотя существует теоретическое ограничение на разницу масштабов, которую наш метод может обрабатывать между образцом и крупномасштабным вводом для правильной передачи материалов, мы никогда не сталкивались с этой проблемой в наших тестах.

Рисунок 6: При одинаковой исходной картине мы достигаем разных результатов, меняя образцы.В первом ряду мы приводим образец черного диффузного материала и образец блестящего желтого металла, которые успешно перенесены на темную и золотую части входного изображения соответственно. Во втором ряду мы увеличили шероховатость желтого металлического экземпляра, который снова успешно перенесен на золотые части ввода. В третьей строке мы заменили металлический образец желтым диффузным материалом, что привело к SVBRDF, где только диффузная карта содержит желтую информацию.Наконец, в четвертый ряд мы включили образец красного диффузного выброса, который наш метод имеет тенденцию смешивать с желтым металлом, чтобы получить слегка оранжевую карту диффузии и более слабую карту отражений. Изображения в разрешении 512 × 1536.

[scale = 1.] Фигурки / репродукцияRealWorld / репродукцияRealWorld Образцы СВБРДФПрогнозируемые СВБРДФФотографииОтображения

Рисунок 7: Сравнение с реальными фотографиями. Мы воспроизвели внешний вид обложки книги, используя один снимок, сделанный при освещении окружающей среды, и два экземпляра из синей кожи и золотого материала.В верхнем ряду показаны реальные изображения книги при разном освещении, а в нижнем ряду показаны наши изображения при аналогичном освещении. Сравнение с образцами, полученными с [DAD ∗ 18] и без образцов, представлено в дополнительном материале. Рисунок 8: Исследование абляции. Базовая сеть одного изображения Deschaintre et al. Deschaintre18 интерпретирует эту обветренную золотую дверь как сделанную из грубого пластика (первый ряд). Точная настройка этой сети на двух экземплярах без увеличения данных дает однородный золотой вид (вторая строка).Благодаря увеличению данных наш метод успешно отличает блестящие золотые части от более размытых темных частей (третий ряд). Дополнительные результаты абляции см. В дополнительных материалах. Изображение с разрешением 1024 × 1536. Рисунок 9: Сравнение передачи нейронного стиля [HB17] и синтеза текстуры на основе патчей [FJL ∗ 16] . Наш метод лучше передает детали поверхности по сравнению с предыдущей работой, которая либо фиксирует только глобальную статистику (1-я строка), либо пытается обобщить ограниченный образец (2-я строка).Рис. 10: Сравнение с методами одиночного изображения для [LDPT17] и [DAD ∗ 18] . Благодаря небольшому образцу наш метод восстанавливает более выраженные карты нормалей, чем карта [LDPT17] , а также лучше улавливает шероховатость маленьких блестящих металлических пластин, даже несмотря на то, что их зеркальная сила остается недооцененной. Кроме того, поскольку наш метод может обрабатывать изображения с высоким разрешением, он восстанавливает более мелкие детали на картах. Обратите внимание, что Li et al. используйте модель BRDF, отличную от нашей, поэтому значения их предсказанных карт не следует напрямую сравнивать с наземными истинными картами.Рисунок 11: Ограничение. У нашего метода могут возникнуть трудности с распознаванием материалов схожих цветов и текстур, таких как этот блестящий металлический диск, который имеет внешний вид, похожий на некоторые из темных необработанных камней. Рисунок 12: Ограничения. Наш метод не предназначен для обработки больших градиентов освещения по поверхности. Рисунок 13: Различные поверхности, захваченные или созданные с помощью нашего метода. См. Дополнительные материалы для анимированных изображений.

5 Заключение

Наш метод снимает ограничения, присущие методам получения материала на основе флэш-памяти, а именно: ограниченный масштаб, низкое разрешение и отсутствие контроля со стороны пользователя.Дополняя входное изображение одним или несколькими образцами, наш подход может восстановить SVBRDF гораздо больших поверхностей с высоким разрешением и произвольным соотношением сторон. Кроме того, наш метод значительно увеличивает творческую свободу дизайнеров материалов, позволяя им создавать правдоподобные SVBRDF из существующих фотографий с высокоуровневым контролем над составляющими их материалами. Мы достигли всех этих преимуществ благодаря удивительно простой стратегии тонкой настройки, которая, как мы полагаем, может быть напрямую применима к другим задачам захвата и проектирования, основанным на глубоком обучении.

Благодарности

Благодарим Саймона Родригеса за помощь в редактировании видео.

No related posts.