Дороги/ грязь и лужи часто начали выводить из стопой переключатель скоростей на веле. Просто передвигался без натяжителя... Далее идея пришло токо пару месяцев назад. Испробовал! 👍
Довольно бюджетно и надёжно. Резинка выдержала более 70 км пробега. Пластик меняю через 50 км. Получилось дёшево и почти надёжно.
Мне понравился вариант с нижним креплением. Верхний вариант перашивал цепь, а вот нижний вариант креплени оказался более перспективен.
___
Не надо мне рекламировать натяжители цепей и пр! Мне как по старинке надо 🥹, что б меньше обслуживать по зиме/ грязи и пр.
__
Пластик беру из под булок с молока. Довольно крепкий вариант получается. Шелестит ещё меньше порой, если подобрать нужную длину.
Скоро будет замена цепи , и покажу новый инструмент для снятие ее. Раньше дюбелем / гайкой/ молотком выбивал звено цепи( надоело 🙄)
___
А вы тоже не любите лишние запчасти на велосипеде 🙄🥹?
Вот и подошёл к концу фантастический, космический и яркий конкурс про Космического лиса или Космолиса!
Вы порадовали всю Лиспублику серьёзным подходом к написанию произведений, каждый рассказ хорош по-своему!
Мы с вами читали и приключения, и сериалы в нескольких частях, даже рассказы-отсылки к известным событиям, даже были замечены, нет - прочувствованы(!) ниндзя со свеженарезанным луком!
Все прекрасно постарались, все большие молодцы!
Нам так понравилось пополнение библиотеки, что мы решили:
В одно время я хотела сделать их в рамку с подсветкой, но так и не смогла сообразить, как такое сделать... Чтобы и пачки влазили, и видно было подсветку, и чтобы закрывало это всё стекло или типа стекла.
Товарищ @Brainy показал нам идеальный референс того, как должны выглядеть глянцевая поверхность
Согласитесь, это вообще не похоже на тот шарик, который я предлагал вам нарисовать
Не у каждого есть под рукой стальной шарик, понимаю, поэтому поблагодарим брата Лиспубликанца за предоставленное фото и давайте его анализировать.
Щас кто-то скажет: «ты чо несёш? Ты где стальные колбочки видел?». Ну или просто что-то вроде: «А как нам это поможет?». И я отвечу: «Это нам прекрасно поможет в понимании того, как работает свет на глянцевых поверхностях. Напомню, что стекло, по большей части, тоже глянцевое».
Вообще, с точки зрения геометрии пока что я бы предложил думать, что любые колбы представляют из себя тупа шарик с приделанным к нему цилиндром. Или цилиндр с цилиндром. Или кубик с цилиндром. Или вообще просто цилиндр)
Вывод: научимся рисовать шарик, научимся рисовать и колбы.
Я, будем честны, сам не мастер в этом вопросе. Но что-то как-то понимаю. Набросал тут два вариант: из непрозрачного стекла и из прозрачного
Если этот результат вас устраивает, то продолжим.
Смотрим на вот эти шарики
И давайте анализировать. В чём же между ними разница?
Принципиальная разница в нескольких аспектах. Если матовая поверхность всем нам более или менее понятная на интуитивном уровне, то с глянцем могут возникнуть вопросы. И вот в чём дело: свет и тени начинают вести себя вообще не так как мы рассчитываем.
А именно: 1. Свет не распространяется равномерно, а отражается чётким ярким бликом с однозначными краями, повторяя форму источника света. Если свет из окна, то и блик будет прямоугольным, если от лампочки, то круглым. 2. Рефлексы становятся не мягки обозначением отражённого от рядом находящихся объектов света, а самым что ни на есть настоящий отражением. Посмотрите на шарик @Brainy, у него рефлекс на шарике вкруг делает белый кант из-за того, что лежит на листе бумаги. 3. Собственные тени становятся ещё глубже. А всё по тому, что обычные такие тени, которых тут и не видно вовсе, ещё и смешиваются с отражением незасвеченных (или засвеченных мало (на шарике @Brainy например видно руку, которая держит телефон)) предметов окружения, делая тёмное ещё более тёмным.
Именно так мы получаем глянцевую поверхность.
Теперь что же по баночкам бутылочкам?
А тут всё просто
1. Рисуем кружок
2. Присобачиваем к нему цилиндр
3. К цилиндру проделываем небольшой тор каркаса жёсткости
4. Стекло имеет толщину. Показываем это ещё одной линией, которая просто внутри повторяем контур получившейся фигуры
Обратите внимание на дно. Я его схематично обозначил. Дело в том, что у таких колб и бутылочек дно всегда толще и очень часто вогнуто внутрь. Это связано с особенностями работы стеклодувов. В техпроцесс я вникать не буду, но просто посмотрите на любые бутылки у вас дома и проанализируйте их дно)
5. Затолкаем внутрь пробку
Здесь обратите внимание на светотени. Сверху они будут по всем канонам того, как мы уже умеем. А вот та часть, что внутри бутылки будет более бледной и менее контрастной. Это связано с подповерхностным рассеиванием и преломлением света внутри стекла.
6. Обозначим контур жижи внутри. Просто элипс херакнем
7. Обозначим жижу светотенью
Чем толще слой жидкости, тем темнее, чем ближе к краю, тем светлее.
8. Херакнем тенями по всему сосуду и сотрём те места, где будут блики.
Помним про чёткие грани на глянцевых поверхностях, на отражения. А блики засветят к херам всё, что внутри.
Блики прям мешают видеть, там тупо белое
И обратите внимание на падающую тень. Там внезапно светно схера-то
Это рассеянный, прошедший через колбу свет упал на стол по принципу линзы и засветил собственную падающую тень. Он же, вместе с отражением стола на поверхности даёт яркий блик на обратной стороне бутылочки.
Вот и всё. Как обычно, вопросы в комментариях.
Если вы шарите и видите, что я несу дичь, жду там же)
Сегодня я бы хотел рассказать о такой вещи, как правовое регулирование авторских прав, связанных с нейросетями - теме только начинающей своё развитие. Вероятно, в будущем нас будет ждать тяжелый путь судебной практики и запоздалого государственного регулирования, но пока что в ней больше вопросов, чем ответов.
И так, как водится, для начала базис. Нейросети в настоящий момент определённо набирают всё больше и больше популярности, активно входя не только в творчество, но и подбираясь ко вполне рутинным задачам человека. Я лично в числе прочих активно использую сервис SUNO, позволяющий генерировать музыкальные композиции на основании запроса пользователя. Если результаты первых версий приложения как правило содержали различные ошибки, вроде неправильно расставленных ударений, то в текущем исполнении SUNO позволяет создавать действительно качественные материалы, практически неотличимые от песен живых исполнителей. У меня в телефоне уже сформирован отдельный альбом, полностью созданный нейросетью и, знаете, эта музыка “тащит” меня не меньше живых исполнителей.
Предлагаю читателем угадать по какому фильму нейросеть сгенерировала это изображение
Достаточно распространены и текстовые нейросети, позволяющие переписывать текст таким образом, чтобы он выявлялся как совершенно уникальный или формировать статьи на основании нехитрых запросов. Ну а генерация изображений (и с некоторого момента даже видеороликов) - это и вовсе классика жанра. Огромное количество создаваемого сейчас контента - это плоды работы нейросетей. Тебе не нужно заканчивать какие-то учебные заведения и тратить кучу времени для того, чтобы научиться рисовать: ты просто вводишь запрос в строку и через несколько секунд получаешь приблизительный результат. Конечно, получить 100% ожидаемую работу пока что сложно, но более точная формулировка запроса, работа с негативным промтом, тщательный подбор моделей, а также постоянное совершенствование алгоритмов позволяет довольно сильно приблизиться к желаемому. ИИ активно внедряется в околотворческие процессы, создание контента, развлечение населения и науку. Глупо было бы предполагать, что интерес к нему пропадёт просто так, а это значит, что в будущем мы будем встречать ещё больше коллизий с его участием.
Но что именно из себя представляют нейросети? Не стоит думать, что это действительно тот самый искусственный интеллект, который нам любят описывать фантасты. В настоящий момент, любая нейросеть - это по сути алгоритм агрегации информации и её обработки. Программе скармливают большие объемы фотографий, музыки и текста (чем больше, тем более качественными и разнообразными будут результаты). Та эту информацию обрабатывает и создают специальную базу данных, также именуемую в некоторых случаях моделью - такой процесс называется обучением. Уже готовая база в дальнейшем путем формирования текстовых запросов и ряда настроек используется специальной оболочкой для выдачи результатов пользователю. Известный многим ChatGPT не придумывает ничего действительно нового: он лишь подбирает известные ему сведения по определённым формулировкам и перекомпоновывает их. Именно поэтому он порой может сильно ошибаться в достоверности сведений, особенно в случае использования старых баз данных. Кроме того, не имея информации о каком-либо событии или объекте, он максимум попытается додумать её на основании иных своих “познаний”, но не создаст полностью новое произведение. И это на самом деле очень важная деталь именно с точки зрения права.
И тут, пожалуй, я сразу раскрою все свои козыри и сообщу: в настоящий момент правовая практика результаты действий нейросетей пока что охраняемыми законом не признает - ни для тех, кто вводит запрос, ни для создателей сети.
Для того, чтобы подобраться к ответу на вопрос, почему на самом деле нейросети пока что не создают охраняемых авторскими правами объектов, я хочу вспомнить одно занимательное событие. В 2017 году Дэвид Слейтер начал своё сражение за права на так называемое «селфи обезьяны». В 2014 году он активно работал с группой павианов. В определённый момент Дэвид дал одной из обезьян свой фотоаппарат и показал как нажимать на кнопку спуска. Очевидно, что павиану просто было интересно наблюдать за вспышкой, жмякать на кнопочки и просто разглядывать странный предмет, целенаправленной задачей стать фотокорреспондентом у него не было, но тем не менее в результате примат наделал несколько фотографий. Большинство стали просто случайным набором размазанной мешанины, но несколько получились крайне оригинальными, получив большую популярность и стали публиковаться совершенно свободно, что в определённый момент вызвало негодование Дэвида. Фонд Викимедиа отказался удалять фото по его запросу, сославшись на то, что автором изображений является обезьяна, а не Слейтер, в результате чего тот решил отстоять своё право на авторство. Со стороны примата выступила вышеупомянутая PETA, попутно продвигая тезисы о расширении прав животных. Процесс длился несколько лет, но в итоге истец всё же выиграл дело. Суд постановил, что обезьяне не могут принадлежать авторские права на снимок, да и получаемый от фотографий доход ей ни к чему.
То самое селфи
Если кому интересно, в итоге стороны всё же договорились о десятипроцентном отчислении в PETA полученных Слейтером доходов, но для нас важно другое. Хотя фактически Дэвид не создавал оспариваемых фотографий, он провёл достаточно сложную работу. Фотография, если кто не в курсе - это не просто “нажать кнопочку”, ибо, как мы убедились, это может сделать и павиан. Чтобы она стала именно результатом творческой деятельности, должно присутствовать как минимум осознанное стремление получить некое новое изображение. В контексте отечественного права, такая позиция отражена в совместном постановлении пленумов Верховного и Высшего Арбитражного судов № 5/29: «при анализе вопроса о том, является ли конкретный результат объектом авторского права, судам следует учитывать, что таковым является только тот результат, который создан творческим трудом». К примеру, судебная практика склоняется ко мнению, что к результатам интеллектуальной деятельности невозможно отнести изображения, полученные с камер видеонаблюдения или скриншоты.
Что именно считать творческим трудом - вопрос, конечно, до конца не решённым. Очень интересным в этом плане является дело № А40-15537/12-19-137 по иску Экспресс-газеты к Первому каналу. Если вкратце, ответчик, обвиняемый в незаконной публикации фотографий истца в своём эфире, оспаривал творческую составляющую таких изображений. Речь шла о кадрах с процессии отпевания в церкви, где, по мнению ответчика, отсутствовала возможность художественной постановки. Дело дважды доходило до кассационной инстанции и дважды направлялось на новое рассмотрение. В определённый момент апелляционная инстанция одного из этапов дела сформулировала такую мысленную конструкцию: «процессы нажатия кнопки затвора фотоаппарата, а также вывода печати фотографий на принтер являются исключительно механическими действиями и не требуют приложения интеллектуальных способностей (творческого труда) человека". В итоге, впрочем, изображения всё же признали охраняемыми, с Первого канала взыскали 120 тысяч рублей, но вообще мы были в шаге от достаточно существенного пересмотра действующей практики. Ещё немного и российское право пришло бы к мысли о том, что сугубо технические действия даже со стороны человека объекты авторского права создавать не могут.
И вот, спустя несколько лет правовые системы многих стран вновь столкнулись с переоценкой понятия интеллектуальной деятельности. В 2017-ом году суд установил, что животное автором произведения являться не может. Что они говорят о бездушных компьютерах в 2025-ом?
22 февраля 2023 года в США было вынесено одно из первых решений, связанных непосредственно с созданным нейросетью контентом. В 2022 году Бюро авторских прав США предоставило правовую охрану графическому роману «Зари рассвета» за авторством Крис Каштановой, однако впоследствии было установлено, что по факту все иллюстрации книги были сделаны путем их генерации нейросетью Midjourney, в связи с чем регистрация произведения была отменена. В результате длительного разбирательства, длившегося больше года, комиссия пришла к следующему выводу: изображения в «Зари рассвета», созданные с помощью системы искусственного интеллекта, не должны были быть защищены авторским правом, но в тоже время автор располагает авторскими правами на отбор и расположение элементов. По сути, за Каштановой признали права на то, что она всё же делала сама, по аналогии с правами на составителя сборника, чья работа тоже охраняется отдельно от прав на включённые в сборник произведения, а вот сами изображения нейросети остались без охраны.
Зари рассвета
Схожее решение принял и суд Австралии. Апелляционная инстанция в 2019-ом году отменила патент доктора Стивена Тайлера на «контейнер для пищевых продуктов и устройства для привлечения повышенного внимания», который, как было установлено судом, по факту стал результатом генерации искусственного интеллекта DABUS. Тут, впрочем, надо отметить, что, во-первых, камнем преткновения стало именно отсутствие живых людей в числе авторов изобретения, а не сам факт его создания нейросетью, а, во-вторых, фактически дело завершилось в силу того, что за время разбирательства просто истёк срок действия самого патента.
Суть указанных решений сводится к обобщённой общемировой практике, предусматривающей ряд критериев определения авторства и творческой деятельности. В настоящий момент законодательство практически всех стран в качестве автора устанавливает только физическое лицо, то есть человека, чьи действия прямо связаны с созданием произведения. Компьютерная программа автором являться не может в принципе и судебная практика пока что никаких исключений не делает. В то же время, авторами пока что не признаются и оператор или создатель сети. Первый лишь формулирует некий текстовый запрос и далее в процессе генерации далее не участвует (хотя он и является автором оригинального запроса), второй же хоть и формирует необходимые алгоритмы, но на создание непосредственного материала также напрямую не влияет. Однако, в этой части уже всё не настолько однозначно. Формально также владельцы самих сетей могут устанавливать определённые условия в соглашениях с пользователями, в том числе и права последних на использования результатов генерации, но такие условия существуют именно в рамках достигнутого договора (сторону, нарушившую соглашение, можно признать виновной именно в силу взятых ей на себя обязательств), в то время как декларирование прав на полученные произведения как таковые, как мы видим, вполне может быть оспорено в судебном порядке.
Здесь отдельно стоит отметить, что в рамках российского законодательства, да и многих других стран мира, действует презумпция авторства. С момента начала использования произведения, главным образом публикации, если не будет доказано иное, человек автоматически считается автором. Таким образом, если я сгенерирую какое-то изображение в нейросети, но напишу о том, что я его сам нарисовал, другому лицу будет довольно сложно это оспорить. Но в данном случае мы не говорим скорее о подлоге, а не о том, что права получены на результат нейрогенерации, ибо если я прямо напишу, что перед вами нейросеть, авторских прав мне не видать. Единственный известный мне пример из законодательства, дающий потенциальную возможность получить авторство на сгенерированное произведение - британский Закон об авторском праве, промышленных образцах и патентах 1988 года, в котором указанное, что в случае создания произведения компьютерной программой, автором является лицо, которое предприняло необходимые меры для создания произведения.
Впрочем, даже открытое применение нейросетей и прочих технических инструментов обработки - это не всегда “вето” на защиту. И в этом плане интересными являются позиции российских судов. В феврале 2024 года Тринадцатый арбитражный апелляционный суд встал на сторону истца в вопросе о спорном объекте, подвергнувшемуся цифровой обработке, но тут, впрочем, есть нюанс. Дело в том, что речь идёт не о генерации с нуля, а о допиливании созданного истцом материала. По сути, автор сначала создал своей творческой деятельность 3D-модель импланта зуба, а затем осуществил её рендер в высоком разрешении с получением в итоге JPG изображения. Впоследствии указанное изображение попало на сайт стоматологической организации, где и было найдено автором. В рамках дела ответчик настаивал на том, что в изображении угадываются признаки генерации нейросетью, но так как в суд был предоставлен исходник модели, а также результат её осмотра, в итоге его доводы были отклонены.
Что-то вроде такого. Предоставляется в информационно-просветительских целях
В другом деле (Постановление Девятого ААС от 8 апреля 2024 г. N 09АП-642/24) суду пришлось столкнуться с таким явлением, как Deepfake. И здесь, опять же, нужно учитывать специфику конкретного объекта. Сама по себе технология - это действительно плод деятельности нейросети, но она, в отличие от других результатов генерации, прямо основывается на использовании оригинального видеоряда. В то время, как практически все остальные алгоритмы лишь опираются в результате генерации на исходные материалы как на шпаргалку, Deepfake в готовом ролике оставляет часть исходника. По этой причине, суд удовлетворил иск о защите исключительных прав, указав следующее: “технологии, основанная на использовании генеративно-состязательных нейросетей (GAN), позволяют частично преобразовывать исходный видеоряд с помощью алгоритмов, созданных человеком. Такое преобразование не исключает тот факт, что исходный видеоряд создан творческим трудом авторов”.
И тут самое время посмотреть на ситуацию с другой точки зрения. Как я отметил, нейросети не выдумывают изображения (а равно иные объекты) - они используют уже известные им паттерны их на основании определённых баз, сформированных путём предварительного изучения множества фотографий и иллюстраций. И сомневаться в том, что правообладатели на такие изображения, в определённый момент обеспокоются, даже не приходилось. И вот, 24 января 2023 группа художников подала коллективный иск к Stability AI Ltd., Midjourney Inc. и до кучи DeviantArt Inc. за незаконное использование защищенных авторским правом изображений для обучения искусственного интеллекта. Художники отметили, что такие сети содержат копии миллиардов изображений, защищённых авторским правом, которые были сделаны без ведома или согласия создателей. К сожалению, мне неизвестно чем закончилось указанное разбирательство.
Ну а пока художники судятся с одними организациями, другие продолжают зарабатывать деньги. В 2022 году компания Adobe сообщила о том, что она планирует продавать “в стоке” изображения, полученные путем генерации, хотя и будет снабжать их соответствующими отметками. Интересно было бы посмотреть на судебные иски, связанные с нарушением прав на такие изображения. В то же время, обеспокоенные создающейся на почве значительного удешевления определённых видов контентов дырой, власти начинают потихоньку переходить к более строгому регулированию рынка. Одной из первых ласточек стал общеевропейский закон об искусственном интеллекте (EU Artificial Intelligence Act), определяющий градацию рисков от использования ИИ, а также степень их регулирования. Указанные нормы в том числе направлены и на защиту рабочих мест людей, чья деятельность стала гораздо менее востребованной. Что-то подобное прорабатывается и в России, но пока что толковой реализации не получило.
При написании данной статьи, ни одна нейросеть не пострадала.
Ещё бы я знал к такие эти феечки )))) и как их правильно зовут
нехило однако)