Обои для гостиной фотокаталог с примерами: Обои для гостиной: фотокаталог с примерами отделки
Содержание
Центр рисования: установка обоев в галерее
Центр рисования: установка обоев в галерееСовершенство в полиграфии
Превосходное качество, отличное обслуживание клиентов, реальные люди
Запрос оценки обоев- Домашняя страница
- Обои
- Портфолио обоев Fine Print
О компании Fine Print
Мы — нью-йоркская типография и дизайнерская фирма, занимающаяся искусством создания обоев на заказ и тиражирования винтажных обоев.
Связанные статьи
Воспроизведение и печать существующих обоев Как создать файлы для обоевСопутствующие товары
- Пользовательские обои
- Копирование обоев
- Руководство по печати обоев 90 014
- Блог обоев
- Воссоздание блога обоев
- Сертификаты обоев
- Обои для печати
- Художественные обои на холсте
- Обои с бусинами
- Черные обои Flash
- Обои Bling
- Обои Bondi Sands
- Обои Brilliant
- Обои Cabretta
- Обои Canvas
- Обои Caviar
- Классические обои
- Copper Flash Обои
- Criss Cross Обои
- Дежа Вю Обои
- Золотые Флеш Обои
- Обои Grasscloth
- Обои Limelight
- Luster Wallpaper
- Matte Wallpaper
- Mystical Wallpaper
- Обои Nolar
- Обои Nolar Sailcloth
- Обои Pique
- Обои Plaster
- Обои Platinum
- Обои Prisma
- Обои Rave
- Обои Ravello
- Обои Sandblast
- Обои Satara Pearl
- Шелковые обои
- Silver Flash Обои
- Обои Silver Odyssey
- Замшевые обои
- Обои Terralon
- Обои Terralon Regatta
- Terralon Smooth Wallpaper
inquiries@FinePrintNYC.
com • Запрос оценки • Позвоните нам по телефону (212) 619-5446
Руководство и советы
ПодробнееКак подготовить поверхности стен к поклейке обоев Одним из самых важных, но малоизученных этапов поклейки обоев является подготовка самой стены. Продолжить чтение
ПодробнееКак оформить файлы для печати обоев Краткое руководство по подготовке файла обоев. С помощью этого набора полезных советов создавайте однородные высококачественные фрески, узоры и принты. Продолжить чтение
Разместите заказ на индивидуальные образцы 12 x 12 дюймов Пресс-пробы Доступны 4 варианта отделки.Часто задаваемые вопросы
- Существует ли минимальная площадь в квадратных футах?
- Да, у нас есть минимум 50 квадратных футов на заказ.
- Какие размеры самые популярные?
- Три наиболее востребованных размера: 100, 300 и 500 квадратных футов.
- Какую максимальную ширину и высоту вы можете напечатать на одном рулоне?
- Максимальная ширина рулона составляет 52 дюйма в ширину и 360 дюймов в длину.
- Могу ли я увидеть образец перед печатью моего проекта?
- Да, вы можете заказать пробный отпечаток вашей работы. Мы предлагаем четыре варианта покрытия/отделки: матовое, глянцевое, полуматовое и текстурное.
- Могу ли я увидеть цифровую пробу перед окончательным производством?
- Да, наш отдел допечатной подготовки предоставит два этапа цифровой цветопробы для утверждения перед выпуском окончательной печати. Обратите внимание, что любые дополнительные цифровые доказательства будут оплачиваться соответственно.
- Какой материал для обоев вы используете?
- Наши обои представляют собой неклейкий виниловый материал на тканевой основе, который можно наклеивать традиционными методами. Они доступны в матовом, глянцевом, полуматовом или текстурированном покрытии/отделке. Мы также предлагаем самоклеящиеся обои.
- Вы предлагаете рельефные обои?
- Да, мы предлагаем специальные услуги по печати обоев с тиснением. Пожалуйста, напишите нам для получения дополнительной информации.
- Какое стандартное время выполнения работ?
- После утверждения окончательной корректуры стандартный срок изготовления составляет 5-7 рабочих дней. Обратите внимание, что время производства может меняться в зависимости от нашего текущего графика печати и количества выбранных специальных опций.
- Могу ли я выбрать свой дизайн/изображение?
- Да, если вы предоставите иллюстрацию с высоким разрешением, мы можем напечатать ваш индивидуальный дизайн.
- Является ли материал прочным и его можно стирать?
- Да, обычную грязь и пятна можно удалить с поверхности теплой водой с мягким мылом.
- Съемный ли материал?
- Да, наши настенные покрытия можно снимать. Обратите внимание, что перед установкой все поверхности необходимо загрунтовать герметиком для гипсокартона и грунтовкой на водной основе.
- Предоставляете ли вы услуги по установке?
- К сожалению, мы не предоставляем и не рекомендуем услуги по установке, однако следующая статья является полезным руководством для монтажников: Как подготовить поверхности стен
- Можете ли вы отправить материалы/образцы печати для моего обзора?
- Мы не можем отправлять образцы материалов/отпечатков, пока в нашей системе не будет создан заказ-наряд.
- Как я могу произвести оплату?
- Мы принимаем все основные кредитные карты и чеки компаний. Обратите внимание, что необходимо создать заказ-наряд и оплатить его, прежде чем мы сможем начать проверку/окончательную подготовку.
Открыт с понедельника по пятницу: с 9:30 до 17:30
*Закрыт в субботу и воскресенье*
Открыто с понедельника по пятницу: 7:30–15:30
*Закрыто в субботу и воскресенье*
Позвоните нам по телефону (212) 6 19-5446 Запросить оценку Пишите нам по адресу inquiries@FinePrintNYC.
Все права защищены © Fine Print, Inc., 2023 Условия использования Политика конфиденциальности
Imagen: Модели распространения текста в изображение
беспрецедентный фотореализм × глубокий уровень понимания языка
беспрецедентный фотореализм
глубокий уровень понимания языка
Исследования Google, команда Brain Team
Мы представляем Imagen, модель распространения текста в изображение с беспрецедентной степенью фотореализма и глубоким уровнем понимания языка.
Imagen опирается на мощь больших языковых моделей преобразования в понимании текста и опирается на силу моделей диффузии в высокоточном создании изображений.
Наше ключевое открытие состоит в том, что универсальные большие языковые модели (например, T5), предварительно обученные на текстовых корпусах, удивительно эффективны.
эффективен при кодировании текста для синтеза изображений: увеличение размера языковой модели в Imagen повышает как точность выборки, так и текст изображения
выравнивание гораздо больше, чем увеличение размера модели рассеяния изображения.
Еще от семьи Imagen:
Мозг едет на ракетном корабле, направляющемся к Луне. Мозг едет на ракетном корабле, направляющемся к Луне. Драконий фрукт в поясе для карате в снегу. Драконий фрукт в поясе для карате в снегу. Маленький кактус в соломенной шляпе и неоновых солнцезащитных очках в пустыне Сахара.
Маленький кактус в соломенной шляпе и неоновых солнцезащитных очках в пустыне Сахара. Фотография собаки корги на велосипеде на Таймс-сквер. На нем солнцезащитные очки и пляжная шляпа. Фотография собаки корги, едущей на велосипеде на Таймс-сквер. На нем солнцезащитные очки и пляжная шляпа. Плюшевые мишки плавают на Олимпийских играх по бегу баттерфляем на 400 м. Плюшевые мишки плавают на Олимпийских играх по бегу баттерфляем на 400 м. Ростки в форме текста «Imagen», выходящие из книги сказок. текст «Imagen», выходящий из книги сказок. Прозрачная скульптура утки из стекла. Скульптура находится перед картиной пейзажа. Прозрачная скульптура утки из стекла. Скульптура стоит перед картиной с пейзажем. Единственный луч света входит в комнату с потолка. Луч света освещает мольберт. На мольберте картина Рембрандта с изображением енота. Единственный луч света входит в комнату с потолка. Луч света освещает мольберт. На мольберте картина Рембрандта с изображением енота.
Imagen использует большой замороженный кодировщик T5-XXL для кодирования входного текста во встраивание. Модель условной диффузии отображает встраивание текста в изображение размером 64×64. Imagen также использует текстовые модели диффузии сверхвысокого разрешения для увеличения разрешения изображения до 64×64→256×256 и 256×256→1024×1024. - Мы показываем, что большие предварительно обученные кодировщики замороженного текста очень эффективны для задачи преобразования текста в изображение.
- Мы показываем, что масштабирование размера кодировщика предварительно обученного текста более важно, чем масштабирование размера диффузионной модели.
- Мы представляем новый пороговый диффузионный пробоотборник, который позволяет использовать очень большие направляющие веса без классификатора.
- Мы представляем новую эффективную архитектуру U-Net, которая более эффективна с точки зрения вычислений, памяти и быстрее сходится.
- На COCO мы достигаем нового современного COCO FID 7,27; и оценщики-люди считают, что образцы Imagen не уступают эталонным изображениям с точки зрения выравнивания изображения и текста.
| Модель | COCO FID ↓ |
|---|---|
| Обучение на COCO | |
| AttnGAN (Xu et al., 2017) | 35,49 |
| DM-GAN (Zhu et al., 2019) | 32,64 |
| DF-GAN (Тао и др., 2020) | 21,42 |
| DM-GAN + CL (Ye et al., 2021) | 20,79 |
| XMC-GAN (Zhang et al., 2021) | 9,33 |
| ЛАФИТ (Чжоу и др., 2021) | 8,12 |
| Make-A-Scene (Gafni et al., 2022) | 7,55 |
| Не обучался работе с COCO | |
DALL-E (Рамеш и др. , 2021) | 17,89 |
| GLIDE (Nichol et al., 2021) | 12,24 |
| ДАЛЛ-Э 2 (Рамеш и др., 2022) | 10,39 |
| Imagen (наша работа) | 7,27 |
- Параллельная оценка человека.
- Систематически проверяйте: композиционность, кардинальность, пространственные отношения, длинный текст, редкие слова и сложные подсказки.
- Оценщики-люди категорически предпочитают Imagen другим методам как в отношении выравнивания изображения и текста, так и в точности изображения.
Нажмите на слово ниже и Imagen!
Фотография картины маслом с изображением
пушистая панда британская короткошерстная кошка персидская кошка сиба-ину собака енот
в ковбойской шляпе и солнцезащитных очках и
красная рубашка черная кожаная куртка
игра на гитаре езда на велосипеде скейтбординг
в саду.
на пляже. на вершине горы.
Диффузионные модели добились большого успеха в генерации изображений [1, 2, 3, 4]. Модели авторегрессии [5], GAN [6, 7] Методы на основе VQ-VAE Transformer [8, 9] добились значительного прогресса в исследованиях преобразования текста в изображение. Совсем недавно модели Diffusion были исследованы для генерации текста в изображение [10, 11], включая параллельную работу DALL-E 2 [12]. DALL-E 2 использует предварительную диффузию для скрытых CLIP и модели каскадной диффузии для создания изображений с высоким разрешением 1024×1024. Мы считаем, что Imagen намного проще, так как Imagen не требует изучения латентного априорного анализа, но при этом достигает лучших результатов как в MS-COCO FID, так и в параллельной оценке человеком на DrawBench. GLIDE [10] также использует каскадные модели диффузии для преобразования текста в изображение, но Imagen использует более крупные предварительно обученные замороженные языковые модели, которые, как мы обнаружили, играют важную роль как для точности изображения, так и для выравнивания изображения и текста.
XMC-GAN [7] также использует BERT в качестве текстового кодировщика, но мы масштабируем текстовые кодировщики гораздо большего размера и демонстрируем их эффективность. Использование каскадных моделей диффузии также популярно в литературе [13, 14] и успешно используется в моделях диффузии для создания изображений с высоким разрешением [2, 3]. Наконец, Imagen является частью серии работ по преобразованию текста в изображение в Google Research, включая родственную модель Parti.
Существует несколько этических проблем, с которыми сталкиваются исследования преобразования текста в изображение в целом. Мы предлагаем более подробное исследование этих проблем в нашей статье и предлагаем краткую версию здесь. Во-первых, последующие приложения моделей преобразования текста в изображение разнообразны и могут сложным образом влиять на общество. Потенциальные риски неправильного использования вызывают опасения в отношении ответственного открытого исходного кода кода и демонстраций.
В настоящее время мы решили не выпускать код или публичную демонстрацию. В будущей работе мы изучим структуру ответственной экстернализации, которая уравновешивает ценность внешнего аудита с рисками неограниченного открытого доступа. Во-вторых, требования к данным для моделей преобразования текста в изображение вынуждают исследователей в значительной степени полагаться на большие, в основном некурируемые наборы данных, извлеченные из Интернета. Хотя этот подход позволил в последние годы добиться быстрого прогресса в алгоритмах, наборы данных такого рода часто отражают социальные стереотипы, репрессивные точки зрения и уничижительные или иным образом вредные ассоциации с маргинализованными группами идентичности. Хотя подмножество наших обучающих данных было отфильтровано для удаления шума и нежелательного контента, такого как порнографические изображения и оскорбительные выражения, мы также использовали набор данных LAION-400M, который, как известно, содержит широкий спектр неприемлемого контента, включая порнографические изображения, расистские оскорбления и вредные социальные стереотипы.
Imagen полагается на текстовые кодировщики, обученные на некурируемых данных веб-масштаба, и, таким образом, наследует социальные предубеждения и ограничения больших языковых моделей. Таким образом, существует риск того, что Imagen закодировал вредные стереотипы и представления, что определяет наше решение не выпускать Imagen для публичного использования без дополнительных мер безопасности.
Наконец, в то время как была проведена обширная работа по аудиту моделей преобразования изображения в текст и маркировки изображений для форм социальной предвзятости, было сравнительно меньше работы над методами оценки социальной предвзятости для моделей преобразования текста в изображение. Концептуальный словарь потенциального вреда моделей преобразования текста в изображение и установленные метрики оценки являются важным компонентом разработки ответственных практик выпуска моделей. Хотя мы оставляем углубленный эмпирический анализ социальных и культурных предубеждений на будущее, наши небольшие внутренние оценки выявили несколько ограничений, которые определяют наше решение не выпускать нашу модель в настоящее время.
Imagen может столкнуться с опасностью отказа от режимов распределения данных, что может еще больше усугубить социальные последствия предвзятости набора данных. Imagen имеет серьезные ограничения при создании изображений, изображающих людей. Наши человеческие оценки показали, что Imagen получает значительно более высокие показатели предпочтения при оценке изображений, на которых не изображены люди, что указывает на ухудшение качества изображения. Предварительная оценка также предполагает, что Imagen кодирует несколько социальных предубеждений и стереотипов, в том числе общую предвзятость в отношении создания изображений людей с более светлым оттенком кожи и тенденцию к тому, чтобы изображения, изображающие разные профессии, соответствовали западным гендерным стереотипам. Наконец, даже когда мы фокусируем внимание поколений на людях, наш предварительный анализ показывает, что Imagen кодирует ряд социальных и культурных предубеждений при создании изображений действий, событий и объектов. Мы стремимся добиться прогресса в решении некоторых из этих открытых проблем и ограничений в будущей работе.
Читван Сахария * , Уильям Чан * , Саурабх Саксена † , Лала Ли † , Джей Ванг † , Эмили Дентон, Сейед Камьяр Сейед Гасемипур, Бурку Карагол Аян, С.
Сара Махдави, Рафа Гонтихо Лопес, Тим Салиманс, Джонатан Хо † , Дэвид Флит † , Мохаммад Норузи *
* Равный вклад. † Основной вклад.
Мы благодарим Бена Пула за рецензирование нашей рукописи, ранние обсуждения и многочисленные полезные комментарии и предложения на протяжении всего проекта. Особая благодарность Кэти Мейер-Хеллстерн, Остину Таранго и Саре Ласло за помощь в внедрении важных ответственных методов искусственного интеллекта в этот проект. Мы ценим ценные отзывы и поддержку от Элизабет Адкисон, Зубина Гахрамани, Джеффа Дина, Йонгхуи Ву и Эли Коллинза. Мы благодарны Тому Смоллу за разработку водяного знака Imagen. Мы благодарим Джейсона Болдриджа, Хана Чжана и Кевина Мерфи за первоначальные обсуждения и отзывы. Мы признательны Фреду Алкоберу, Хибаку Али, Мариан Кроук, Аарону Донсбаху, Талси Доши, Тоджу Дьюку, Дугласу Эку, Джейсону Фрейденфельдсу, Брайану Габриэлю, Молли ФитцМоррис, Дэвиду Ха, Филипу Пархэму, Лоре Пирс, Эвану Рапопорту, Лорен за их усердную работу и поддержку.