Столики журнальные трансформеры фото: Журнальные столики трансформеры из Италии и Германии купить в Москве в ТРИО

G1 Kickstarter художника-упаковщика для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол 004 35,515

Опции темы: Просмотреть обсуждение · Войти или присоединиться, чтобы ответить

Ранее сегодня мы получили сообщение от Марка Уоттса. Марк наиболее известен среди фанатов «Трансформеров» как художник, который работал над брендом «Трансформеры поколения 1» еще в 19-м веке.80-е, в первую очередь упаковка и рекламное искусство (последний раз работал над эксклюзивным набором G2 Fall of Cybertron Bruticus). Вот информация, которую Марк предоставил нам, чтобы поделиться со всеми вами о его Kickstarter.

Марк Уоттс написал: Настенное искусство, трансформирующееся в кофейный и письменный столик КАМПАНИЯ KICKSTARTER LIVE

Стол для творчества трансформера:
Сэкономьте 100,00 долларов. Ограниченные поставки + получите искусство трансформера в комплекте . .. + 3 других принта в комплекте!
Ссылка ниже

Помогите финансировать этот замечательный новый продукт… Спасибо!

Искусство-трансформер: https://www.kickstarter.com/projects/317383963/table-art-wall-art-that-transforms-into-coffee-and-desk-table

Настольное искусство, трансформирующееся в 2 стола!!

Новая запатентованная идея В декоре, разработанном и изобретенном Марком Уоттсом, красивое настенное панно размером 24 x 36 дюймов из анодированного алюминия в раме, которое превращается в кофейный столик с художественной облицовкой и превращается в письменный стол. Размер подвесной фоторамки: 24 X 36 дюймов, толщина 2 дюйма, высота журнального столика — 17 дюймов, высота стола — 28 дюймов. Картину можно менять и она поставляется с 2 или 4 великолепными репродукциями произведений искусства Марка Уоттса. Вы можете повесить горизонтально или вертикальный с 2 ​​отверстиями на горизонтальной стороне и 2 на вертикальной стороне Также хорошо висит на липучке 3M 17 фунтов Вес устройства 14 фунтов

Также изобретатель этого стола-трансформера.

Приобрести некоторые из его иллюстраций Transformer Art для Table-Art

Подробная информация о Table-Art на: www.tableartstudios.com

Все 4 изображения поставляются с Table-Art

Вот видео, опубликованное Марком, которое демонстрирует концепцию, а также сообщение от него о его идее продукта.

Кредиты: Марк Уоттс

---

Эта статья была изменена в четверг, 23 мая 2000 г.12:16 CDT

Поиск новостей

Есть новости о трансформерах? Дайте нам знать здесь!

Самые популярные новости трансформеров

In Hand Изображения Studio Series Gamer Edition Optimus Prime и Barricade

41 631 просмотр

Transformers Creatures Collide Set — скидка 40% на Toysrus.ca

38 170 просмотров

Legacy Armada Prime все еще доступен на Amazon

35 008 просмотров

Редкие игрушки-трансформеры снова в наличии на Pulse

30 006 просмотров

Режим динозавра Jawbreaker из Earthspark показан в Nickelodeon Sizzle Reel

28 868 просмотров

Видеообзор для Studio Series Gamer Edition Optimus Prime

27 504 просмотров

Видеообзоры для Rise of the Beasts, Читор и Скордж, чейнджеры титанов

27 026 просмотров

Эксклюзивный боксарт Walmart Toxitron — это неоновая перегрузка

25 266 просмотров

Последние новости о трансформерах

Ведущий продюсер подтвердил, что

Transformers ROTB не будет перезагрузкой + фокус на дугах персонажей

Опубликовано 11 часов назад

Изображения нового официального ресторана Transformers в Гонконге

Опубликовано 1 день назад

Видео обзоры Deluxe ROTB Mainline Bumblebee и сравнение с SS 100 ROTB Bumblebee

Опубликовано 1 день назад

Walmart Exclusive Toxitron Boxart — неоновая перегрузка

Опубликовано 3 дня назад

Редкие игрушки-трансформеры снова в наличии на Pulse

Опубликовано 4 дня назад

Первые подробности о сюжете анимационного фильма «Трансформеры» 2024 года с участием довоенного Кибертрона

Опубликовано 4 дня назад

Видеообзор для Studio Series Gamer Edition Optimus Prime

Опубликовано 4 дня назад

Видео обзоры Rise of the Beasts Titan Changers Cheetor and Scourge

Опубликовано 4 дня назад

Категории новостей: Новости игрушек, Новости кино, Новости мультфильмов, Новости комиксов, Новости сайта, Слухи, Новости событий, Новости цифровых медиа, Предметы коллекционирования, Новости спонсоров, Новости игр, Статьи сайта, Новости магазинов, Новости людей, Обзоры, Новости компании, Наблюдения, Пресс-релизы, Новости о нелицензионных продуктах, Аукционы, Транстопия, Интервью, Подделки, Редакционные статьи, Новости клуба коллекционеров, Подкасты, Война хэви-метала, Конкурсы, Книжные новости, Лучшие списки

Нажмите здесь, чтобы оставить свой комментарий к этой новости!

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2022388)
Опубликовано Randomhero 23 мая 2019 г. , 11:33 утра CDT

Подойдет для чего-нибудь на стене, кроме стола?

Я живу один, но даже мне было бы неловко использовать его в качестве журнального столика.

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, который трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2022392)

Опубликовано Stargrave 23 мая 2019 г. в 13:02 CDT

Это так круто. Я бы пригласил друзей и семью и СДЕЛАЛ их использовать его в качестве журнального столика. И прежде чем они смогут уйти, они все должны сделать два комплимента, сохраняя при этом искренний зрительный контакт.

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2023781)
Опубликовано Stargrave 7 июня 2019 г., 15:15 CDT

Только что с Weibo.com у нас есть три изображения их новое искусство Transformers G1 в форме головоломки. Они кажутся разумными по размеру, вероятно, в диапазоне от 500 до 1000 штук, и содержат два отдельных произведения искусства из удивительного каталога бокс-арта G1. Первая — это культовое изображение Оптимуса Прайма на переднем плане, которого атакует трансформирующийся Старскрим, а вторая — классическое изображение Триптикона, сражающегося со своим заклятым соперником Метроплексом в космосе, окруженным шквалом автоботов и десептиконов! Если кто-то любит головоломки, как мой Conjunx Puzzlura и я, вы обязательно их подберете.

И пока мы говорим об искусстве G1, мы должны упомянуть кикстартер товарища-автобота и классического художника G1 Мэтта Уотта для его настенного рисунка G1, который, как вы уже догадались, превращается в журнальный столик. Иногда отличные идеи объединяются, например, шоколад и арахисовое масло, Wi-Fi и Интернет, настенные рисунки и кофейные столики. Если вы еще не взглянули на кикстартер мистера Ватта, это того стоит.

Как всегда наслаждайтесь изображениями и делитесь своими впечатлениями с командой Seibertron!

9(2023807) абсолютно необходимая покупка для меня.

Я надеюсь, что их будет хотя бы 1000 штук, но я куплю их, даже если это не так.

Глядя на них и считая концы, видно, что один Trypticon/Metroplex состоит всего из 300 штук (15×20 штук), а другой — из 1000 (25×40 штук). То есть, если фотографии являются точным представлением.

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2023811)
Опубликовано Stargrave 7 июня 2019 г. в 21:37 CDT

Чувак! Привет хороший звонок! Вечер пятницы, всегда хорошее время, чтобы озадачиться.

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2023820)
Опубликовано Emerje 7 июня 2019 г. в 23:39 CDT0024 Мне, как любителю пазлов, эти книги просто необходимо купить. Я надеюсь, что их будет хотя бы 1000 штук, но я куплю их, даже если это не так.

Глядя на них и считая концы, видно, что один Trypticon/Metroplex состоит всего из 300 штук (15×20 штук), а другой — из 1000 (25×40 штук). То есть, если фотографии являются точным представлением.

Вы правы, счет 300 и 1000. Они также сделаны таким образом, что их достаточно зафиксировать, чтобы поднять, как показано на рисунке. Они происходят из Океана, который, как я полагаю, является тем же самым Океаном, который делает эти официальные наклейки для апгрейда фигурок.

Вам, вероятно, придется их импортировать, они, вероятно, не будут продаваться за пределами Азии.

Emerje

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2023822) повсюду

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2023823)
Опубликовано leokearon 8 июня 2019 г. @ 1:50 утра CDT

Я помню, в 80-х здесь были пазлы Box Art. Был один на 84 игрушки и один на 85 игрушек. На самом деле головоломка 84 до сих пор висит в моей комнате.

Re: Kickstarter художника по упаковке G1 для настенного искусства, которое трансформируется в журнальный столик или письменный стол (2023829)
Автор: dragons 8 июня 2019 г., 6:04 утра по центральному поясному времени

Будьте дешевле, перейдите в интернет-магазин, используйте то же изображение, сделайте пазл таким образом, с кикстартом его пятьдесят пятьдесят, если человек получает достаточно денег, чтобы заставить их выбрасывать деньги на поддержку кикстарта, что-то случится, если у человека недостаточно средств, чтобы это произошло, вы получите возмещение? найдено, если я не ошибаюсь, я считаю, что Rite Aid, Walmart, cvs делает то же самое

Навигация с помощью роботов-трансформеров в реальном времени — блог Google AI

Авторы: Кшиштоф Хоромански, штатный научный сотрудник отдела робототехники в Google, и Сюэсу Сяо, приглашенный научный сотрудник Университета Джорджа Мейсона

Несмотря на десятилетия исследований, мы не видим много мобильных роботов, бродящих по нашим домам, офисам и улицам. Реальная навигация роботов в ориентированной на человека среде остается нерешенной проблемой. В этих сложных ситуациях требуется безопасная и эффективная навигация в ограниченном пространстве, например, протискивание между журнальными столиками и диванами, маневрирование в узких углах, дверных проемах, неубранных комнатах и ​​т. д. Не менее важным требованием является ориентироваться вокруг людей в соответствии с неписаными социальными нормами, например, уступая дорогу в слепых углах или держась на удобном расстоянии. Google Research стремится изучить, как достижения в области машинного обучения могут помочь нам преодолеть эти препятствия.

В частности, модели Transformers добились потрясающих успехов в различных модальностях данных в реальных задачах машинного обучения (ML). Например, мультимодальные архитектуры позволили роботам использовать языковые модели на основе Transformer для высокоуровневого планирования. Недавняя работа, в которой используются трансформеры для кодирования политик роботов , открывает прекрасную возможность использовать эти архитектуры для навигации в реальном мире. Однако развертывание массивных контроллеров на основе Transformer на роботах может быть затруднено из-за строгих ограничений по задержке для критически важных с точки зрения безопасности мобильных роботов. Квадратичная пространственная и временная сложность механизма внимания по отношению к длине входных данных часто непомерно дорога, что вынуждает исследователей урезать стеки Transformer за счет выразительности.

В рамках нашего постоянного исследования достижений машинного обучения для роботизированных продуктов мы сотрудничали с робототехникой в ​​Google и Everyday Robots, чтобы представить на конференции по обучению роботов (CoRL 2022) «Контроллеры с прогнозирующими моделями обучения с вниманием в реальном времени для навигации в реальном мире». Здесь мы представляем Performer-MPC, сквозную обучаемую роботизированную систему, которая сочетает в себе (1) основанный на JAX контроллер прогнозирования дифференцируемой модели (MPC), который обратно распространяет градиенты к своим параметрам функции стоимости, (2) основанный на преобразователе кодирования контекста (например, сетки занятости для навигационных задач), которые представляют функцию стоимости MPC и адаптируют MPC к сложным социальным сценариям без закодированных вручную правил, и (3) архитектуры исполнителей: масштабируемые преобразователи неявного внимания низкого ранга с линейными Модули внимания к пространственной и временной сложности для эффективного развертывания на роботе (обеспечивая задержку на роботе 8 мс). Мы демонстрируем, что Performer-MPC может обобщать в различных средах, чтобы помочь роботам перемещаться в ограниченном пространстве , демонстрируя при этом социально приемлемое поведение.

Исполнитель-MPC

Performer-MPC стремится объединить классические MPC с ML через их обучаемые функции затрат. Таким образом, Performer-MPC можно рассматривать как реализацию алгоритмов обучения с обратным подкреплением, где функция стоимости выводится на основе обучения на демонстрациях экспертов. Важно отметить, что обучаемый компонент функции стоимости параметризуется скрытыми вложениями, созданными Исполнителем-Преобразователем. Линейный вывод, предоставляемый Performers, является шлюзом для развертывания на роботе в режиме реального времени.

На практике сетка занятости, полученная путем объединения датчиков робота, служит входными данными для модели Vision Performer. Эта модель никогда явно не материализует матрицу внимания, а скорее использует ее разложение низкого ранга для эффективного линейного вычисления модуля внимания, что приводит к масштабируемому вниманию. Затем встраивание конкретного фиксированного токена исправления ввода из последнего уровня модели параметризует квадратичную обучаемую часть функции стоимости модели MPC. Эта часть добавляется к обычной ручной стоимости (расстояние от препятствий, штрафные санкции за внезапные изменения скорости и т. д.). Система обучается от начала до конца посредством имитационного обучения, чтобы имитировать демонстрации экспертов.

Обзор Performer-MPC. Окончательное скрытое вложение патча, выделенного красным, используется для построения контекстно-зависимой обучаемой стоимости. Обратное распространение (красные стрелки) осуществляется через параметры преобразователя. Performer обеспечивает вычисление масштабируемого модуля внимания путем низкоранговой приближенной декомпозиции обычной матрицы внимания (матрицы «Запрос» и «Ключ») и путем изменения порядка умножения матриц (обозначено черными скобками).

Навигация робота в реальном мире

Хотя, в принципе, Performer-MPC может применяться в различных роботизированных установках, мы оцениваем его эффективность при навигации в замкнутых пространствах с потенциальным присутствием людей. Мы развернули Performer-MPC на дифференциальном колесном роботе, у которого есть 3D-камера LiDAR спереди и датчики глубины, установленные на голове. Наш развертываемый роботом Performer-MPC с задержкой 8 мс имеет 8,3 млн параметров Performer. Фактическое время одного запуска Performer составляет около 1 мс, и мы используем самый быстрый вариант Performer-ReLU.

Мы сравниваем Performer-MPC с двумя базовыми показателями: обычной политикой MPC (RMPC) без изученных компонентов затрат и явной политикой (EP), которая прогнозирует эталонное и целевое состояние с использованием той же архитектуры Performer, но без привязки к структуре MPC. . Мы оцениваем Performer-MPC в моделировании и в трех реальных сценариях. Для каждого сценария изученные политики (EP и Performer-MPC) обучаются с помощью демонстраций для конкретных сценариев.

Сценарии экспериментов: ( a ) Обучение избеганию локальных минимумов при обходе дверного проема, ( b ) маневрирование в очень ограниченном пространстве, ( c ) обеспечение социально приемлемого поведения для глухого угла и ( d ) Взаимодействие пешеходов с препятствиями.

Наши политики обучаются путем клонирования поведения с помощью нескольких часов управляемых человеком данных о навигации роботов в реальном мире. Дополнительные сведения о сборе данных см. в документе. Мы визуализируем результаты планирования Performer-MPC (зеленый) и RMPC (красный) вместе с демонстрацией экспертов (серый) в верхней половине и кривыми обучения и тестирования в нижней половине следующих двух рисунков. Для измерения расстояния между траекторией робота и траекторией эксперта мы используем расстояние Хаусдорфа.

Верх : Визуализация тестовых примеров при обходе дверного проема (слева) и полосе препятствий с сильными ограничениями (справа). Траектории исполнитель-MPC, направленные на цель, всегда ближе к демонстрациям экспертов по сравнению с траекториями RMPC. Внизу : Тренировочные и тестовые кривые, где вертикальная ось представляет расстояние Хаусдорфа, а горизонтальная ось представляет собой этапы обучения.

Вверху: Визуализация тестовых примеров в сценариях слепого угла ( слева ) и пешеходного препятствия ( справа ). Траектории исполнитель-MPC, направленные на цель, всегда ближе к демонстрациям экспертов по сравнению с траекториями RMPC. Внизу : Тренировочные и тестовые кривые, где вертикальная ось представляет расстояние Хаусдорфа, а горизонтальная ось представляет собой этапы обучения.

Учимся избегать локальных минимумов

Мы оцениваем Performer-MPC в моделируемом сценарии обхода дверного проема, в котором 100 пар начала и цели случайным образом выбираются с противоположных сторон стены. Планировщик, руководствуясь жадной функцией стоимости, часто приводит робота к локальному минимуму (т. е. застреванию в ближайшей к цели точке по ту сторону стены). Performer-MPC изучает функцию стоимости, которая направляет робота, чтобы пройти через дверной проем, даже если он должен отклониться от цели и двигаться дальше. Performer-MPC показывает уровень успеха 86% по сравнению с 24% RMPC.

Сравнение Performer-MPC с Regular MPC в задаче прохождения через дверной проем.

Обучение жестким маневрам

Затем мы тестируем Performer-MPC в сложных реальных условиях, когда робот должен выполнять резкие маневры, близкие к столкновению, в загроможденном доме или офисе. Глобальный планировщик предоставляет грубые путевые точки (каркас пути навигации), по которым следует робот. Каждая политика выполняется десять раз, и мы сообщаем об успешности (SR) и среднем проценте выполнения (CP) с дисперсией (VAR) прохождения полосы препятствий, где робот может пройти без сбоев (столкновений или застревания). Performer-MPC превосходит как RMPC, так и EP в SR и CP.

Полоса препятствий с траекториями политики и местами отказа (обозначены крестиками) для RMPC, EP и Performer-MPC.

Робот-помощник Everyday Robots, маневрирующий в ограниченном пространстве с использованием Regular MPC, Explicit Policy и Performer-MPC.

Обучение навигации в пространстве с людьми

Выходя за пределы статических препятствий, мы применяем Performer-MPC к навигации социальных роботов, где роботы должны перемещаться социально приемлемым способом, для которого сложно разработать функции затрат. Мы рассматриваем два сценария: (1) слепые углы, где роботы должны избегать внутренней стороны угла коридора в случае внезапного появления человека, и (2) пешеходное препятствие, когда человек неожиданно препятствует заданному пути робота.

Performer-MPC развернут на роботе-помощнике Everyday Robots . Слева : Обычный МПК эффективно срезает слепые углы, заставляя человека отойти назад. Right : Performer-MPC позволяет избежать тупиков, обеспечивая безопасную и социально приемлемую навигацию среди людей.

Сравнение с роботом-помощником Everyday Robots, использующим Regular MPC, Explicit Policy и Performer-MPC в невидимых слепых углах.

Сравнение с роботом-помощником Everyday Robots, использующим Regular MPC, Explicit Policy и Performer-MPC в невидимых сценариях препятствия пешеходам.

Заключение

Мы представляем Performer-MPC, сквозную обучаемую роботизированную систему, которая сочетает в себе несколько механизмов для обеспечения надежной и адаптивной навигации роботов в реальном мире с трансформерами на роботе в реальном времени. Эта работа показывает, что масштабируемые архитектуры Transformer играют решающую роль в разработке выразительных роботизированных контроллеров, основанных на внимании. Мы демонстрируем, что вывод миллисекундной задержки в реальном времени возможен для политик, использующих Transformers с несколькими миллионами параметров. Кроме того, мы показываем, что такая политика позволяет роботам учиться эффективному и социально приемлемому поведению, которое может хорошо обобщать.