Coolhue — ещё одна коллекция симпатичных градиентов

webkul.github.io/coolhue

#awd_free_download #awd_color

Самая большая каллиграфия в Италии

Новый проект Покраса Лампаса — роспись крыши Дворца итальянской цивилизации в Риме (Colloseo Quadrato/Palazzo della Civiltà), где располагается штаб-квартира Fendi.

Работа выполнена для проекта «F is For Fendi», этакого медийного манифеста бренда, обращенного к миллениалам.

На работу площадью 1250 квадратных метров ушло 550 литров желтой краски, роспись заняла всего 2 дня.

https://www.youtube.com/watch?v=ExVgpwLiuKA

#awd_calligraphy via fisfor.fendi.com/blowing-up-boundaries

Papersizes.io — большой справочник по форматам бумаги

#awd_tool

Плакаты Ани Кулачек: superpow.im/#kulachek

#awd_poster

20 типографических обложек журнала «Эсквайр»

https://vk.com/album-36209322_245160807

#awd_cover #awd_typo #awd_lettering

12 приёмов рисования хороших эскизов сайтов и интерфейсов

Тезисный пересказ статьи «Sharpen your sketching skills: 12 simple techniques to push your sketching skills to the next level».

1. Рисуйте уверенные, ровные линии. Можно сначала пару раз провести линию по воздуху, без нажима.
2. Не бросайте линии, соблюдайте одинаковый нажим, чтобы линия имела равномерную толщину по всей длине.
3. Оторвите запястье от листа, линии будут ровнее.
4. Ведите линии к себе, а не от себя.
5. Найдите оптимальную скорость рисования линий. При медленных движениях линии получаются волнистыми.
6. Не рисуйте «волосатые» линии из нескольких штрихов. Старайтесь рисовать линии одним штрихом.
7. Рисуйте прямоугольники в четыре штриха, а не в один.
8. Не оставляйте в прямоугольниках разорванных углов.
9. Аккуратно и плотно штрихуйте заглушки заголовков.
10. Не углубляйтесь в детали, рисуйте только самое важное.
11. Для тренировки рисуйте скетчи существующих сайтов и приложений.
12. Держите в голове того, кому будете показывать эскизы. Рисуйте для конкретного человека и только то, что ему важно.

Статья целиком на английском: creativebloq.com/how-to/sharpen-your-sketching-skills

#awd_note #awd_article #awd_edu

Что в пенале у каллиграфа? Виды инструментов и их использование.

https://www.youtube.com/watch?v=hPm4F90xg7g&feature=share

#awd_calligraphy #awd_edu

Благодаря приложению Prisma все знают, что нейросети могут переносить стиль картин на фотографии. Но ведь нейросети могут и сами генерировать картины. Команда американских исследователей разработала интересную схему, позволяющую создавать картины в новых стилях. Вот как она работает.

Одна нейросеть - тупой генератор, который ничего не знает об искусстве. Он начинает генерировать картины случайным образом, то есть буквально рисовать всякую фигню. Вторая нейросеть (дискриминатор) - умная. Ей показали 82 тысячи картин в разных стилях. Дискриминатор умеет не только отличать искусство от беспорядочной мазни, но и определять стиль картины. Реализм, импрессионизм, кубизм, экспрессионизм - всего 25 стилей.

Первая нейросеть постоянно пытается обмануть вторую. Она создаёт свою случайную мазню, отправляет её в дискриминатор и получает ответ - "искусство" это или нет. Если нет, нейросеть перенастраивается, чтобы в следующей итерации все-таки обмануть дискриминатор.

Кроме того, если дискриминатор видит в сгенерированной картинке "искусство", он пытается узнать стиль картины. И если этот стиль сильно похож на те, которые дискриминатор уже знает, он возвращает генератору сигнал - мол, такое мы уже видели, давай что-то новое. То есть генератор должен не просто создать картину, которую дискриминатор посчитает искусством, но и создать её в таком стиле, которого дискриминатор раньше не видел. В этом вся задумка исследования - нейросеть должна не просто воспроизводить известные художественные стили, но и создавать новые.

Ну и главное: когда полученные картины показали людям и попросили оценить наряду с обычным современным искусством, многие машинные картины получили даже высшую оценку, чем "настоящие", человеческие. Здесь авторы исследования немного недоработали: было бы классно, если бы они продали одну из таких картин на ярмарке современного искусства, и только потом раскрыли секрет её авторства. Но и так неплохо получилось.

Машинные картины, которые получили наивысшие оценки: http://i.imgur.com/GQNOvMC.jpg

Публикация (почитайте, там и текст интересный, и картинки): https://arxiv.org/pdf/1706.07068.pdf

Что ещё почитать по теме:

Как работают генеративные нейросети: https://www.wired.com/2017/04/googles-dueling-neural-networks-spar-get-smarter-no-humans-required/

Как работает перенос стиля в приложениях вроде Prisma: https://t.me/brodetsky/642