Рисунок картинка девушка: Рисунки красивых девушек карандашом для срисовки (70 фото) ✏

Содержание

10 красивых идей со скрытым смыслом

Опубликовано: Вчера, 05 апреля 2023, 19:00

Девушка с тату на руке делает селфи: Freepik

Татуировка — это не просто красивая картинка на теле. Такие рисунки — личное послание. The Girl, Voice и Byrdie раскрыли значения 10 оригинальных тату, которые делают девушки на руках.

Птицы

Татуировки птиц достаточно популярны у девушек. Их значение зависит от вида птицы, стиля, цвета, композиции татуировки:

Стремящаяся в бескрайнее небо стая птиц символизирует мечтательность, легкость и невесомость. Другое значение — души умерших людей.
Рисунок голубей ассоциируются со свободой, преданностью, божественной волей. Голубь — символ мира.
Орел — символ величия, власти, смелости, гордости.
Сова воплощает мудрость и могущество.
Фантастическая птица феникс означает возрождение, бессмертие, борьбу с препятствиями и трудностями.

Татуировки птиц могут быть как черно-белыми, так и цветными. При выборе композиции опирайтесь на внутренние ощущения и пожелания.

Летящие вверх птицы: Pexels

Змея

У большинства людей змеи ассоциируются с опасностью и первородным грехом. Других же очаровывает величественная расцветка кожи змеи, ее гипнотизирующий взгляд и бесстрашие.

Что означает тату змея на руке у девушек? Значение тату змей противоречиво:

Образ мудрости и перерождения. Знак врачевателя, медика.
Приписывание себе качеств змеи: коварство, показное спокойствие, хитрость и высокомерие.
Оберег от коварных, лживых и хитрых людей.
Символ покровителя девушек, рожденных в год Змеи по восточному гороскопу.
Подчеркивание женской привлекательности и сексуальности.

Татуировка змеи — отличный выбор для девушек, которые ищут оригинальный способ выразить свою индивидуальность. Красиво выглядит змея, которая обвивает руку.

Тату змеи на руке: Freepik

Сердце

Сердце — рисунок, который отражает сильные душевные переживания, означает любовь, дружбу, храбрость и преданность, жизненную силу и единство влюбленных. Другие элементы дополняют тату сердца и придают рисунку особое значение:

с крыльями — влюбленность;
с мечом — храбрость;
разбитое сердце — потеря любимого или измена;
в виде червовой масти — веселье и страсть.

Рисунок может быть стилизованным или реалистичным. Наиболее подходящими стилями для нанесения считают графику и олдскул.

Звезды
Изображение звезд на руке имеет очень глубокий смысл. Во все времена звездный мир для людей был притягателен и недосягаем. Вот несколько значений:
Россыпь мелких звезд символизирует превосходство, возвышение и процветание конкретного человека.
Пятиконечные звезды означают внутреннюю гармонию, единение с природой и ее стихиями.
Шестиконечная звезда Давида — один из важнейших религиозных символов. Она говорит о глубокой вере человека.
Падающая звезда — символ исполнения заветных желаний и веры в удачу.
Часто девушки набивают несколько звезд, объединенных в композицию. Такие татуировки выглядят изящно и притягательно.
Звезды: Pexels
Крест
Тату крест ассоциируется с религией, в частности с христианством. Но этот символ более древний, а варианты его значений многообразны:
скандинавы ассоциировали крест с молотом Тора, символом могущества, плодородия и божественной власти;
китайцы рассматривали крест как лестницу в рай;
у славян и буддистов крест с изогнутыми концами символизирует солнечную энергию.
Что означает тату крест на руке? Такое изображение считается сильным оберегом. Расположенный на запястье крест обеспечивает своей обладательнице божественную защиту и покровительство.
Цветы
Многие связывают цветочные узоры с женственностью, красотой, романтичностью. Самые популярные тату цветов:
Роза. Что означает тату розы на руке? Издание Voice объясняет: вытатуированная на видном месте красная или розовая роза — знак счастливой в любви. Черная роза означает утрату любимого человека, а роза с обилием шипов — несчастную любовь.
Лилия. Означает чистоту, духовность, невинность. В Древнем Египте она была символом плодородия.
Лотос. Byrdie считает, что этот цветок символизирует любовь или просветление, в буддизме — чистоту и красоту.
Эскизы цветочных тату могут быть любого размера и формы. Разнообразие стилей позволяет выбрать подходящий цветок.
Тату цветы на руке: Pexels
Насекомые
Татуировки насекомых имеют символическое значение и иногда выполняют роль талисмана. Самые интересные значения:
Жуки олицетворяют скорость и хитрость, достаток и деньги.
Бабочки символизируют здоровье и долгие годы жизни. Иногда их ассоциируют с легкомыслием и беззаботностью.
Пауки — символ жизни, радости и удачи. Означают опасность, ловкость и хитрость.
Стрекоза — легкость, полет мысли, скорость и грация.
Некоторые девушки делают тату скорпиона, который на Востоке символизирует мудрость и справедливость. Скорпион с розой говорит о вечной любови и долгих годах супружеской жизни.
Цветное тату бабочки на руке: Flickr
Стрелы
Татуировки со стрелами — распространенный дизайн. Такие рисунки имеют много значений, которые описал журнал Byrdie:
Борьба и триумф. Рисунок, на котором стрела в луке, символизирует напряжение или жизненную борьбу. Две стрелки, направленные друг от друга, — символ войны или конфликта. Татуировка стрелы с пером олицетворяет победу, свободу и независимость.
Движение вперед, позитивные жизненные переходы.
Отношения. Если стрелки в дизайне татуировки пересекаются, это может означать сложные любовные отношения. Стрела Купидона символизирует романтику и желание.
Тату может быть наполнено личным или историческим смыслом. Девушку, у которой набиты стрелы, можно охарактеризовать как целеустремленную личность.
Космос
Космическая тема очень популярна у девушек. Идеи для тату перечислил журнал The Girl:
планеты;
созвездия знаков зодиака;
вселенные.
Космос — сложный символ. Среди его значений — упорядоченность, целостность, могущество, плодородие, спокойствие, мир, молодость.
Символы удачи и обереги
Древние люди верили, что высшие силы оказывают влияние на судьбу. Чтобы добиться их расположения, на тело наносили рисунки: обереги в виде животных, растений, символов, узоров. Чтобы привлечь в жизнь удачу, выбирают тату с такими рисунками, как:
Четырехлистный клевер, который символизирует богатство, удачу, здоровье и любовь.
Подкова подразумевает обилие, счастье, растущее богатство. Если подкова изображена концами вниз, она отгоняет несчастье.
Ловец снов. Он защищает от нечистой силы и кошмаров, приносит удачу.
На руке красиво выглядят славянские руны и китайские иероглифы. Правильное изображение способно благоприятно повлиять на судьбу, изменить и преобразить жизнь.
Если ищете оригинальное и красивое тату, которое отлично смотрится на руке, обратите внимание на эти интересные идеи. Из 10 вариантов каждая девушка сможет выбрать рисунок на свой вкус.

Оригинал статьи: https://www.nur.kz/family/beauty/1724752-krasivye-tatu-dla-devusek-i-ih-znacenie/

Kandinsky 2.0 — первая мультиязычная диффузия для генерации изображений по тексту / Хабр
Диффузия всё увереннее вытесняет GANы и авторегрессионные модели в ряде задач цифровой обработки изображений. Это не удивительно, ведь диффузия обучается проще, не требует сложного подбора гиперпараметров, min-max оптимизации и не страдает нестабильностью обучения. А главное, диффузионные модели демонстрируют state-of-the-art результаты почти на всех генеративных задачах — генерации картинок по тексту, генерация звуков, видео и даже 3D!
К сожалению, большинство работ в области text-to-something сосредоточены только на английском и китайском языках. Чтобы исправить эту несправедливость, мы решили создать мультиязычную text-to-image диффузионную модель Kandinsky 2.0, которая понимает запросы более чем на 100 языках! И главное, на русском 😉 Подробности — под катом.
Модель Kandinsky 2.0 уже доступна на HuggingFace и GitHub, а попробовать генерацию можно на сайтах FusionBrain и rudalle.ru. Над этим проектом работали исследователи из SberAI и SberDevices при научной поддержке учёных из Института искусственного интеллекта AIRI.
Обязательно почитайте про наши предыдущие text-to-image модели, если вы не очень знакомы с темой синтеза изображений по текстовым описаниям:
ruDALL-E
Kandinsky
Рисунок 1 — Примеры сгенерированных изображений при помощи Kandinsky 2. 0.
Что такое диффузия?
Существует много подходов к описанию диффузионных моделей, но если опустить некоторые математические тонкости, то диффузия работает следующим образом:
Сначала нужно итеративно испортить изображение, например, с помощью зашумления (прямой диффузионный процесс)
На втором этапе необходимо научиться итеративно восстанавливать изображение (обратный диффузионный процесс)
Рисунок 2 — Пример диффузионного процесса из статьи «Denoising Diffusion Probabilistic Models».
Впервые диффузионные модели были описаны в статье 2015 года Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics — и, как видно из названия статьи, тут к её описанию пытались подойти через математический аппарат термодинамики. Отсюда взялось и название.
Диффу́зия — процесс перемешивания вещества, приводящий к выравниванию распределения.
В случае изображений такой процесс может выглядеть как, например, постепенное зашумление картинки до тех пор, пока от неё не останется гауссовский шум.
Впервые превосходство диффузионных моделей над GAN’ами продемонстрировали в 2021 году в статье Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis. Авторы предложили и первый способ управления генерацией (conditioning), который назвали classifier guidance — использование градиентов от дополнительного классификатора для генерации объектов нужного класса (например, собак). Само же управление осуществляется через механизм Adaptive GroupNorm, то есть через предсказание коэффициентов нормализации.
Эту статью можно считать поворотным моментом, после которого многие переключились на исследование диффузии для различных задач генеративного ИИ. Каждые несколько недель начали появляться новые статьи о диффузии для superresolution, image inpainting, audio generation, text-to-video, text-to-3D и даже motion generation! Мы же сосредоточимся на задаче text-to-image — генерации картинок по текстовому описанию.
Text-to-image диффузия
Как мы уже сказали ранее, в случае диффузионного процесса в модальности изображений процесс обычно сводится к зашумлению и устранению шума, поэтому в качестве базовой архитектуры принято использовать UNet и различные её модификации.
Рисунок 3 — Архитектура UNet отлично подходит для задачи устранения шума и, следовательно, для моделирования диффузионного процесса.
Чтобы генерировать изображение на основе текста, нужно чтобы этот текст как-то учитывался во время генерации (text-conditioning). В статье OpenAI про модель GLIDE авторы предложили адаптировать метод classifier-free-guidance для текста. На этом подходе будут основаны все последующие text-to-image диффузионные модели, поэтому расскажем о нём чуть подробнее:
Текст кодируется в список эмбеддингов некоторым заранее определённым энкодером (в GLIDE — это был обучаемый трансформер).
Эмбеддинги проецируются на размерность слоя attention в UNet.
Затем они конкатенируются с контекстом UNet на каждом слое (управление через внимание).
CLS эмбеддинг подаётся на вход Adaptive Group Normalization (управление через нормировку).
Во время обучения текст на вход модели подаётся не всегда, а только с некоторой вероятностью
При сэмплировании на каждом шаге генерируется два варианта апдейта: с учётом текста и без него. При этом финальный апдейт экстраполируется в сторону того, который был получен с учётом текста.
За счёт такого подхода удаётся управлять диффузией не только при помощи меток классов (кот, собака, машина и тд.), но и по полноценным текстам! Причём очень качественно.
В дальнейшем генерацию по тексту удалось значительно улучшить за счёт использования замороженных предобученных текстовых энкодеров и механизма каскадного повышения разрешения (Imagen). Оказалось, что совершенно незачем обучать текстовую часть text-to-image моделей — если взять замороженную T5-xxl, то качество картинок и понимание текста получается намного выше, а ресурсов для обучения требуется сильно меньше. Также в этой статье предложили улучшение сэмплирования — динамический трешхолдинг, который позволил повысить качество генерации при средних и высоких значениях guidance scale (варьируемый параметр, отвечающий за степень близости генерируемых сэмплов к тексту). Трешхолдинг — ограничение значений пикселей на каждом шаге диффузии, и если такое ограничение не использовать, то значения пикселей могут выйти далеко за пределы допустимого диапазона, что негативно скажется на генерации.
В статье про Latent Diffusion авторы показали, что на самом деле и картиночную часть не нужно обучать (по крайней мере не полностью). Если взять сильный автоэнкодер для картинок (VQ-VAE или KL-VAE) в качестве визуального декодера и пытаться диффузией генерировать эмбеддинги из его латентного пространства, а не само изображение, то обучение пойдёт ещё быстрее. Недавно выпущенная модель Stable Diffusion также основана на этом подходе.
Рисунок 4 — Архитектура модели из статьи про Latent Diffusion.
Архитектура Kandinsky 2.0
В основе Kandinsky 2.0 лежит улучшенный подход Latent Diffusion (мы генерируем не изображения, а их латентные векторы) с несколькими существенными отличиями:
Мы используем два мультилингвальных текстовых энкодера, эмбеддинги которых конкатенируются
Больше UNet (1.2 млрд параметров)
Динамический трешхолдинг в процессе сэмплирования
Рисунок 5 — Архитектура модели Kandinsky 2.0.
Чтобы модель стала по-настоящему мультиязычной, мы решили использовать мультилингвальный энкодер, причём сразу два: XLMR-clip и mT5-small. Таким образом, модель может понимать не только английский, русский, французский и немецкий, но даже монгольский, иврит и фарси! Всего 101 язык. Почему было решено использовать сразу две модели для кодирования текста? Потому что у этих моделей разные, но очень важные особенности — XLMR-clip видел картинки и даёт близкие эмбеддинги для разных языков, а mT5-small хорошо понимает сложные тексты. И наши предварительные тесты показали, что такая комбинация работает лучше всего, а так как обе модели имеют не очень много параметров (560M и 146M), то было решено использовать два энкодера сразу.
На рисунке ниже можно увидеть генерацию, полученную по текстовому промту на двух языках. Несмотря на такой формат описания, генерируется структурно правильное изображение.
Рисунок 6 — Генерация Kandinsky 2.0 для запроса «A teddy bear на Красной площади».
Как происходило обучение?
Обучение проходило на платформе ML Space c использованием мощностей суперкомпьютеров Christofari. Нам потребовалось 196 карт NVIDIA A100 с 80 Гб памяти на каждой из них. Всё обучение заняло 14 дней или 65 856 GPU-часов. Сначала 5 дней модель училась на разрешении 256х256, затем 6 дней на разрешении 512×512 и 3 дня на максимально чистых данных.
Для обучения использовались следующие гиперпараметры:
Оптимизатор: AdamW с дефолтными параметрами
OneCycleLR: max_iter=500k, max_lr=1e-4, pct_start=0.01
Batch size: 48
Linear noise scheduler: beta_start = 0.0001, beta_end = 0.02
Diffusion steps: 1000
Ограничение длины текстов: 77 токенов
Разрешение: 256 -> 512
В качестве обучающих данных мы использовали комбинацию датасетов, которые мы предварительно отфильтровали по критериям наличия водяных знаков, низкого разрешения, низкого соответствия текстовому описанию по метрике CLIP-score:
LAION-improved-aesthetics — 700 M
LAION-aesthetics-multilang — 46 M
ruDALLE-russian — 44 M
Дополнительные возможности модели
Для решения задач inpainting и outpainting мы обучаем дополнительную модель по аналогии с подходом из GLIDE: в качестве инициализации берём обученную Kandinsky 2. 0 и добавляем к первой конволюции дополнительный канал для маски. После этого продолжаем обучение модели, но случайным образом закрашиваем часть каждой картинки и конкатенируем к ней соответствующую маску.
Рисунок 7 — Примеры маскирования при обучении задаче inpainting.Рисунок 8 — Пример outpainting “зелёная планета в космосе”Рисунок 9 — Пример inpainting «Девушка в красном платье».
Мультиязычная генерация
Kandinsky 2.0 — это первая мультилингвальная модель для генерации изображений по тексту, поэтому впервые появилась возможность оценить лингво-визуальные смещения в языковых культурах, что мы первым делом и сделали.
Ниже приведены результаты генерации одного и того же запроса на разных языках. Например, для запроса на русском «человек с высшим образованием» в результатах генерации присутствуют исключительно белые мужчины, а для французского варианта “Photo d’une personne diplômée de l’enseignement supérieur” результаты более разнообразные. Хочется отметить, что только в русскоязычном варианте присутствуют грустные люди с высшим образованием.
А ещё с помощью этого подхода можно составить средний портрет «опасного человека» или «грабителя» для разных языковых культур и образ национальной кухни.
Заключение
Впереди у нас запланировано ещё много экспериментов с крупными языковыми моделями и другими подходами к процессу диффузии, но уже сейчас можно смело заявить, что Kandinsky 2.0 — это первая по-настоящему мультиязычная диффузионная модель! Генерацию и инпеинтинг, можно попробовать на сайтах FusionBrain и rudalle.ru, а также при помощи команды «Запусти художника» на умных устройствах Sber и в мобильном приложении Салют.
Железный человек on the Moon 背景中的烟花
Авторы
Если вам интересно следить за новинками в DL, то обязательно подписывайтесь на каналы авторов Kandinsky 2.0 в Telegram:
Градиентное погружение
AbstractDL
Коллектив авторов: Арсений Шахматов, Антон Разжигаев, Владимир Архипкин, Александр Николич, Игорь Павлов, Андрей Кузнецов, Денис Димитров, Татьяна Шаврина, Сергей Марков.
Полезные ссылки
Kandinsky 2.0 демо
ruDALL-E демо
Большая версия ruDALL-E, или Как отличить Кандинского от Малевича
ruDALL-E: генерируем изображения по текстовому описанию, или Самый большой вычислительный проект в России
Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models
Classifier-Free-Guidance
Imagen: Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
Stable Diffusion
The Illustrated Stable Diffusion
XLMR-clip
mT5-small
Симпатичная маленькая девочка рисует и раскрашивает плоскую картину
Милая маленькая девочка рисует и раскрашивает плоскую картину
org/BreadcrumbList»>
лицензионные векторы
Дети векторов
ЛицензияПодробнее
Стандарт Вы можете использовать вектор в личных и коммерческих целях. Расширенный Вы можете использовать вектор на предметах для перепродажи и печати по требованию.
Тип лицензии определяет, как вы можете использовать этот образ.

Станд. Расшир.
Печатный/редакционный
Графический дизайн
Веб-дизайн
Социальные сети
Редактировать и изменить
Многопользовательский
Предметы перепродажи
Печать по запросу
Владение Узнать больше
Эксклюзивный Если вы хотите купить исключительно этот вектор, отправьте художнику запрос ниже:
Хотите, чтобы это векторное изображение было только у вас? Эксклюзивный выкуп обеспечивает все права этого вектора.

Мы удалим этот вектор из нашей библиотеки, а художник прекратит продажу работ.
Способы покупкиСравнить
Плата за изображение $ 14,99 Кредиты $ 1,00 Подписка 9 долларов0082 0,69
Оплатить стандартные лицензии можно тремя способами. Цены составляют $ $.
Оплата с помощью Цена изображения
Плата за изображение $ 14,99 Одноразовый платеж
Предоплаченные кредиты $ 1 Загружайте изображения по запросу (1 кредит = 1 доллар США). Минимальная покупка 30р.
План подписки От 69 центов Выберите месячный план. Неиспользованные загрузки автоматически переносятся на следующий месяц.
Способы покупкиСравнить
Плата за изображение $ 39,99 Кредиты $ 30,00
Существует два способа оплаты расширенных лицензий. Цены составляют $ $.
Оплата с помощью Стоимость изображения
Плата за изображение $ 39,99 Оплата разовая, регистрация не требуется.
Предоплаченные кредиты $ 30 Загружайте изображения по запросу (1 кредит = 1 доллар США).
Оплата
Плата за изображение $ 499

Дополнительные услугиПодробнее
Настроить изображение Доступно только с оплатой за изображение 9 долларов0082 85,00
Нравится изображение, но нужно всего лишь несколько модификаций? Пусть наши талантливые художники сделают всю работу за вас!
Мы свяжем вас с дизайнером, который сможет внести изменения и отправить вам изображение в выбранном вами формате.
Примеры
Изменить текст
Изменить цвета
Изменить размер до новых размеров
Включить логотип или символ
Добавьте название своей компании или компании
Включенные файлы
Подробности загрузки. ..
Идентификатор изображения
31883689
Цветовой режим
RGB
Художник
сабельская
русских девушек, нарисовавших картину против войны, столкнулись с битвой за опеку

[1/5] Гражданин России Алексей Москалев, обвиняемый в дискредитации вооруженных сил страны в ходе российско-украинского военного конфликта, на судебном заседании в городе Ефремов Тульской области, Россия, март 27 октября 2023 г. SOTA/Раздаточный материал через REUTERS
ЕФРЕМОВ, Россия, 5 апреля (Рейтер) — В четверг российский суд проведет слушание по делу об опеке над 13-летней девочкой, которую отправили в детский дом после составления антикризисного заявления. — военная фотография, которая вызвала расследование, а затем осуждение ее отца за дискредитацию вооруженных сил.
Россия ввела суровые наказания за дискредитацию вооруженных сил после того, как 24 февраля 2022 года президент Владимир Путин приказал ввести войска в Украину.
Проблемы у Алексея Москалева, родителя-одиночки, начались после того, как в прошлом году его дочь Мария нарисовала на школьном уроке рисования рисунок, на котором были изображены российские ракеты, летящие в сторону Украины, и лозунги «Слава Украине» и «Нет Путину, нет войне».
Средняя школа № 9 в Ефремове, 290 км к югу от Москвы, вызвала полицию, которая обсуждала этот вопрос с Москалевым и его дочерью, затем с 12. Советский комитет государственной безопасности (КГБ) также разговаривал с отцом и дочерью, сообщил Рейтер адвокат Москалева.
Вскоре после этого в дело вмешались социальные службы, и Москалева обвинили в плохом воспитании детей и оштрафовали. Его обвинили в дискредитации российских вооруженных сил в постах в соцсетях. Он сказал, что его аккаунт был взломан.
1 марта он был задержан, а на следующий день суд поместил его под домашний арест. Марию, известную как миниатюрная Маша, забрали и поместили в детский дом, несмотря на просьбу детектива вернуть ее домой.

Москалев скрылся и был арестован в Минске. Находясь в бегах, он был заочно приговорен к двум годам колонии строгого режима за дискредитацию вооруженных сил.
«Алексей не беспокоится о себе — он очень беспокоится о том, что будет с его дочерью», — заявил адвокат Москалева Владимир Билиенко накануне судебного заседания по вопросу об ограничении его родительской ответственности.
Если его родительская ответственность будет ограничена судом, то у государства будет гораздо больше полномочий, чтобы решить судьбу его дочери, которая написала множество писем отцу и говорит, что хочет остаться с ним.
«Получается, что ребенок, проживший всю жизнь с папой, попадает неведомо куда в черт знает чьи руки за какую-то каменную стену», — сказал Билиенко.

Российские официальные лица заявили, что Москалев является плохим родителем и что у его дочери были плохие оценки по некоторым классам в школе. По данным социальных служб, Москалев не взаимодействовал ни со школой, ни с социальными службами.
Ее мать не жила с семьей более семи лет, согласно документам социальных служб, с которыми ознакомилось агентство Reuters.
Тем не менее, кошмарное путешествие семьи Москалевых по минному полю провинциальной российской бюрократии, тема, высмеянная писателем Николаем Гоголем в XIX веке, вызвала отклик у россиян.
Евгений Пригожин, основатель самой могущественной группы наемников в России, назвал двухлетний приговор Москалеву «несправедливым» и попросил его пересмотреть, поскольку его дочери теперь грозит жизнь в детском доме.

«Особенно с учетом того, что его дочь Маша будет вынуждена расти в детском доме», — написал Пригожин в письме прокурору по делу, опубликованном пресс-службой. «Мы ведем войну со злом ради будущего наших детей».
Некоторые в Ефремове разделяли такие взгляды.