Рисунок про котов: Рисунки котов и кошек для срисовки (40 фото) • Прикольные картинки и позитив

2. … другие же явились результатом работы над фото, присланных подписчиками

3. По словам Айнара, латвийца, скрывающегося под ником DailyPurrr

4. Проект родился спонтанно

5. У него собралось 92 рисунка, которые он разместил в Инстаграм

6. После чего его аккаунт стал набирать популярность!

7. “Мне всегда хотелось рисовать что-нибудь простое”

8. “И делиться результатами с людьми”

9. “В искусстве мне нравится примитивизм и простота,” – говорит Айнар

10. “Мне приходит много запросов на рисунки котов.”

11. “Однажды я попросил подписчиков прислать мне фото”

12. “И получил больше 150 запросов за один день!”

13. “Выбирая снимок, по которому я буду рисовать,

14. Я отдаю предпочтение тем, на которых запечатлены странные позы,

15. Смешные ситуации и выражения лиц,” – рассказывает автор.

16. К слову, у Айнара у самого есть два кота

17. Кузя и Ника

18. Их семья подобрала с улицы

19. И с тех пор они живут у Айнара дома

20. Теперь понятно, откуда у латвийца такая любовь к рисункам)

21. Любой подписчик может прислать ему фото для работы

22. И возможно именно оно станет следующим рисунком художника)

23. А как тебе такое художество?

24. Нравится?

25. Поделись с нами в комментариях!

26. И не забудь рассказать друзьям!

Хочешь увидеть еще больше смешных рисунков котов? Тогда не пропусти эти 19 комиксов о жизни с усатыми-полосатыми!

кошек и котят: научитесь рисовать шаг за шагом (как рисовать и раскрашивать): Смит, Синди, Стейси, Нолон, Тавонатти, Миа: 9781633225787: Amazon.com: Книги

Уроженка Бойсе, Айдахо, Синди Смит занимается производством художественных работ с раннего детства. Хотя дикая природа — ее любимый предмет, Синди любит создавать удивительно реалистичные карандашные рисунки чего угодно — от людей и зданий до цветов и автомобилей. Она также использует множество других материалов, таких как масло, акрил и акварельный карандаш; ее коллекция работ включает даже цифровое искусство и видео.Синди проводит много выходных в походах, на рыбалке и фотографирует свои произведения искусства в горах и пустынях Айдахо со своей семьей. Некоторые из других хобби Синди — плетение корзин, вязание крючком, вышивка крестиком и резьба по яйцам из нанду.

Нолон Стейси — художник-самоучка-график, специализирующийся на реалистичных портретах животных, людей и достопримечательностей. В детстве в Южном Йоркшире, Англия, Нолон проявлял интерес к рисованию на протяжении всей школы. В конце концов он получил степень по математике в Уорикском университете, но вскоре вернулся к своей художественной страсти.В настоящее время он живет в Боробридже, Англия, и выполняет различные заказы, начиная от портретов людей и домашних животных и заканчивая зданиями и уличными сценами. Отпечатки портретов знаменитостей Нолона публикуются на сайте Kadinsky Art. Его работы также продаются в галерее Braithwaites в Йорке, Англия. Стейси живет в Боробридже, Англия.

Миа Тавонатти — художник с самыми разными интересами, в том числе с сильной страстью к живописи и рисунку. Она переехала из Мичигана в Калифорнию, чтобы поступить в художественную школу Калифорнийского государственного университета в Лонг-Бич, где получила степень бакалавра иностранных дел и магистра гуманитарных наук в области иллюстрации.Она также изучала живопись за границей и любит проводить лето за рисованием в Греции. Миа активно выставляла свои работы как в Европе, так и в Соединенных Штатах. Она является обладателем многочисленных стипендий и наград, а ее работы можно увидеть на более чем 45 обложках книг и в нескольких журналах. Помимо иллюстративных работ, она создала ряд фресок и заказов для ресторанов, частных домов и корпораций. Она преподает иллюстрацию и живопись в Художественном институте Южной Калифорнии в Лагуна-Бич, а в настоящее время проживает в Коста-Меса, Калифорния.

Леонардо да Винчи (Винчи 1452-Амбуаз 1519)

Лист, содержащий более двадцати рисунков кошек и львов в самых разных положениях; лежал, спал, сидел, бродил, играл, дрался, а в одном случае был напуган, стоя с горбатой спиной и мехом, стоящим дыбом; в нижней половине, под странным углом, изображен этюд дракона с запрокинутой через плечо головой.

Один из самых очаровательных из всех рисунков Леонардо, он охватывает весь спектр его форм, от наиболее стилизованных и «Леонардских» в извивающемся драконе до наиболее остро наблюдаемых и незатронутых во многих исследованиях домашних кошек.Наиболее подробные исследования, в центре справа, показывают, что кошки спят, и, похоже, они были сделаны непосредственно из жизни, когда субъект был неподвижен; Напротив, изображения кошачьих боев нужно было визуализировать на основе мимолетных впечатлений. В большинстве боев трудно различить, какая конечность принадлежит какой кошке, и в исследовании внизу в центре он нарисовал двух кошек, сцепленных вместе, как единое целое, почти симметрично, в манере романской резьбы.

Исследования домашних кошек окружают семь рисунков одной львицы, в основном крадущейся или крадущейся.В то время львы были достаточно хорошо известны в Италии — например, они содержались в клетке за Палаццо делла Синьория во Флоренции, как один из символов города — и Леонардо показывает на этих рисунках четкое представление об их анатомии. и пропорции. Но объединяющий интерес листа обнаруживается короткой и неполной записью Леонардо внизу:

‘Сгибания и разгибания

Этот вид животных, принцем которых является лев из-за гибкости позвоночника… »

Связанный лист исследований лошадей (RCIN 912331) содержит аналогичное примечание: «Змееподобное движение является основным действием у животных, и оно двойное, первое происходит по длине, а второе — по ширине.Цель этих исследований подтверждается меморандумом в его рукописи E, находящейся сейчас в Париже, ок. 1513-14: ползет на четвереньках ».

Таким образом, очевидно, что Леонардо в первую очередь заботился о разнообразии положений и движений, доступных членам семейства кошачьих, и что дракон был добавлен просто как еще более крайний случай (поскольку он ограничивал только воображение художника, скорее чем по реальной анатомии).Но хотя Леонардо проявил интерес к написанию трактата о перемещении животных — возможно, в качестве терапии вытеснения для его трактата по анатомии человека, работа над которым в то время застопорилась — нет никаких доказательств того, что такой трактат когда-либо был разработан в каких-либо деталях.

Два листа с копиями мотивов на этом листе совсем недавно были в Кристисе, штат Нью-Йорк, 28 января 2021 года, партии 2-3, где приписываются Франческо Мельци; но низкого качества, а не Мельци явно.

Pix2pix Инструмент для рисования кошек — это искусственный интеллект в лучшем виде

Франсуаза Харди, вероятно, никогда не ожидала, что ее одержит дух Келлианн Конвей. «Альтернативное лицо v1.1», загруженное на YouTube художником и программистом Марио Клингеманном, объединяет нейронную сеть под названием Pix2pix с программным обеспечением для определения лица, чтобы вставить выражение лица Конвей из ее теперь печально известного появления Meet the Press на французской певице — автор песен. Хотя он намеревался подчеркнуть тревожный характер заявления советника Белого дома, отфильтровав его через образ соседской девушки Харди, Клингеманн также не хотел, чтобы его зрители упускали из виду технологические последствия своего эксперимента: «Если вы просто добавьте немного больше вычислительной мощности к [фальшивым новостям], вы можете создать альтернативные факты, которые выглядят реальными, например, когда другой человек говорит то, чего он никогда не говорил.”

В самом простом виде Pix2pix — это инструмент машинного обучения, который, обучаясь на базе данных из сотен примеров, может преобразовывать один стиль изображения в другой. Если перед Pix2pix поставят задачу создать изображения кошек, он возьмет даже самый непрофессиональный рисунок линий и преобразует его в фотореалистичное изображение — иногда пугающе точное, а иногда просто жуткое. Он также может достичь аналогичных результатов с видео. Загрузив лицевые маркеры Келлианн Конвей в базу данных pix2pix, обученную распознавать Франсуазу Харди, Клингеманн смог отобразить выражения Конвея на лице Харди кадр за кадром, и хотя его эксперименты не дали идеальных результатов — фон видео постоянно мерцает, и Сама Харди стала жертвой нескольких резких зумов — тем не менее, это поразительная демонстрация одного из самых захватывающих достижений в исследовании изображений ИИ за последние годы.Если довести до логического завершения, такие инструменты, как Pix2pix, вполне могут изменить наш подход к графическому дизайну, фотографии и, как показал Клингеманн, к альтернативным фактам.

На протяжении большей части своей творческой карьеры работы Клингеманна основывались на более широких традициях компьютерного искусства, которые существовали уже несколько десятилетий, от экспериментов с кодом, распознававшим закономерности в больших наборах данных, до генеративных алгоритмов, которые могли создавать странные и чудесные творения в пределах до- установленных лимитов.Художник, чьей основной целью всегда было создать программу, которая действительно удивила бы его, теперь он сравнивает этот период с «10 000 тарелок овсянки». Лишь в 2015 году, когда была выпущена DeepDream, программа компьютерного зрения, которая акцентировала внимание на тонких узорах, которые он воспринимал в изображениях, до причудливых концов, Клингеманн начал осознавать потенциал нейронных сетей в создании поистине новых произведений искусства. Отчасти поэтому он был так взволнован Pix2pix.

«Я думаю, что интересно то, что это позволяет вам иметь что-то вроде расширенного творчества», — говорит он.«В некотором смысле, вы начинаете с того, что что-то набрасываете, а затем сеть дает вам предложение, и затем, возможно, это вдохновляет вас на что-то изменить. Так что между вами и машиной происходит что-то вроде этого, но при этом вы не ограничены только своим собственным воображением ».

Клингеманн — постоянный художник в Google Arts & Culture, хотя ему ясно, что вся работа, которую он проделал для расширения возможностей Pix2pix, была проведена в его свободное время. Впервые применив его для предсказания следующего кадра в фильмах — кульминацией которого художник с энтузиазмом назвал свою «взрывающуюся детскую голову» — он быстро перешел к использованию его для улучшения как неподвижных, так и движущихся изображений, которые, поскольку инструмент тренировался все дольше и дольше. периодов, что привело к еще более точным — хотя и омерзительным — переводам.В конце января вышла серия портретов, напоминающих викторианские офорты, созданных версией Pix2pix Klingemann, обученной на огромном наборе данных изображений общественного достояния, которые Британская библиотека загрузила в свой аккаунт Flickr.

Создание граней из эскиза. Я натренировал сеть pix2pix на 1500 #bldigital лицах. Левый вход, правый выход. pic.twitter.com/IPi9VmI2Li

— Марио Клингеманн (@quasimondo) 30 января 2017 г.

За всем наблюдал Филип Изола, постдок в области компьютерного зрения и машинного обучения в Калифорнийском университете в Беркли и один из первых авторов Pix2pix.«Одна из самых захватывающих вещей заключается в том, что художники начали подключаться и использовать код», — говорит он. «Они, конечно, делали гораздо более творческие вещи, чем мы предполагали».

Изола и его коллеги изначально работали с точки зрения решения задач преобразования изображений при обработке графики с использованием генеративных состязательных сетей, или GAN. Фактически, GAN состоят из двух нейронных сетей, связанных друг с другом в угадывании, что Изола сравнивается с отношениями между детективом и фальсификатором.Если, например, GAN была создана для создания изображений кошек, детектив, который был обучен распознавать, как выглядит кошка по тысячам соответствующих изображений, бросает вызов фальсификатору, чтобы он нарисовал ее с нуля. Если на изображении, которое впоследствии создается, не распознается кошка, детектив отвергает его, и фальсификатор должен начинать свою работу заново. Однако важно то, что фальсификатор всегда учится на своих ошибках. «Вот почему это называется состязательной сетью», — говорит Изола. «Они оба поправляются, пока вы не получите эти подделки, хотя и сгенерированные изображения, которые вполне реалистичны.”

Однако есть одна загвоздка. Хотя обычные сети GAN способны генерировать изображения почти спонтанно, их нужно обучать на тысячах изображений, чтобы выполнить задачу, которая не имеет очевидных реальных приложений. В своей статье «Преобразование изображения в изображение с использованием сетей условного соперничества» Изола и его команда были больше заинтересованы в том, что произойдет, если фальсификатору будет разрешено работать с планом с самого начала. В итоге они получили инструмент, который брал для обучения только сотни изображений и мог создавать приемлемые переводы изображений с непосредственным применением в графическом дизайне.

«Предположим, я хочу визуализировать комнату со стулом и диваном», — объясняет Изола. «Мне нужно иметь трехмерную модель этого стула и кушетки, а это действительно трудоемкий процесс. Эти новые вещи, над которыми мы работаем, начинают решать этот вопрос, как в первую очередь поставить этот стул на место. [Теперь] вы можете просто набросать его, а [Pix2pix] просто закончить его и сделать красивую трехмерную модель или изображение ».

Хотя GAN и раньше использовались для выполнения перевода изображений, они обычно ограничивались приложениями в нишевых областях.Напротив, Pix2pix был гораздо более гибким и открытым для экспериментов. Одним из первых, кто это заметил, был Джин Коган, программист и соавтор руководства Машинное обучение для художников . Коган проводил недельный семинар в лаборатории Опендот в Милане, когда впервые услышал об этой статье. Он сразу показал его своим ученикам. «Мы начали обсуждение идей его использования», — объясняет он. «Сначала я хотел повторить исходное исследование и вспомнил, что вы можете легко получить параллельные наборы карт и спутниковых изображений из API Mapbox, но весь проект вроде как очень быстро развился.”

В течение следующих трех дней Коган и команда программистов создали проект «Невидимые города», демонстрацию Pix2pix, в которой три муниципалитета — Милан, Лос-Анджелес и Венеция — были замаскированы друг под друга на спутниковых картах. Вдохновленная одноименным романом Итало Кальвино, команда также была одной из первых программистов, которые экспериментировали с вводом рисованных эскизов, чтобы увидеть, как модель Pix2pix интерпретирует их фантастические творения.

«Что касается Pix2pix, я думал, что Invisible Cities действительно помогли передать более широкую картину некоторых из этих направлений исследований», — говорит Коган.«У многих методов машинного обучения есть общие черты, которые выходят за рамки конкретного варианта использования, и это может быть потеряно для случайного зрителя, если он увидит только одно конкретное приложение. Выполнение таких проектов на семинарах может дать возможность очень интуитивно прочувствовать этот момент «ага!» ».

Пожалуй, наиболее широко Pix2pix был представлен через веб-сайт Image to Image Demo, созданный другом и коллегой Изолы программистом Кристофером Гессе. В феврале они встретились, чтобы обсудить возможности этого инструмента за чашкой кофе.В течение нескольких недель Гессен создал сайт, на котором размещались три интерактивные версии Pix2pix, чего не сделала Изола. «Когда я хотел провести эксперименты или посмотреть, что это даст, я запускал большую партию изображений на сервере и так далее, и я не видел немедленной обратной связи», — вспоминает он. «Когда я смог использовать это веб-приложение, созданное Крисом, я заметил, что очень быстро смог узнать гораздо больше о системе».

Как и ожидалось, именно генератор кошек Гессе представил Pix2pix остальной части Интернета, хотя с тех пор появились более сложные эксперименты с этим инструментом, включая попытку раскрашивания короткометражного мультфильма и интерполяцию фасадов, полученных из Google Street View, на 3 -D блочные структуры.«Вы можете сделать это [и] заставить его делать что угодно», — говорит Клингеманн, хотя обширное исследование возможностей инструмента, проведенное им и другими пользователями, привело к обнаружению ими нескольких недостатков в программе. Обучение Pix2pix в течение длительного периода и на слишком большом количестве вещей имеет тенденцию съедать его внутреннюю память, что может привести к генерализации изображения. Результаты также лучше, когда вход и выход геометрически выровнены, что объясняет не только хорошие результаты, наблюдаемые при раскрашивании черно-белых кадров, но и избыток в кошмарных кошках.

Проклятые понедельники @christophrhesse # pix2pix # edge2cats pic.twitter.com/wggRhsbYTU

— The Bard’s Tale (@taleofthebard) 17 марта 2017 г.

Изола знает об этих недостатках и активно приветствует отзывы пользователей, таких как Клингеманн, на странице Pix2pix на GitHub, поскольку интерес к этому инструменту продолжает расти. Этот опыт даже повлиял на то, как он проводит свои исследования, особенно на важность написания простого и доступного кода. «Это определенно действительно захватывающе, и это заставляет меня задуматься о том, какая модель для исследований является правильной в нашу эпоху», — говорит Изола.Он полагает, что осторожный эмпиризм имеет свое место, но «помимо того, что необходимо отказываться от всех приложений типа кроличьей норы, которая также может быть вовлечена в исследования, это полезно для своего рода краудсорсинга этого процесса и … придумывать новые, творческие идеи быстрее ».

Несмотря на нынешний уровень ажиотажа вокруг Pix2pix, нетрудно наметить вероятную траекторию движения инструмента. Хотя этот инструмент проще в обучении, чем другие нейронные сети, и с разнообразным набором возможных приложений, для правильной работы этому инструменту по-прежнему требуются сотни обучающих образов, что делает его недоступным для многих программистов.Это почти наверняка означает, что Pix2pix останется игрушкой для создания кошек для большинства людей, точно так же, как визуализации DeepDream изначально рассматривались как тревожное понимание умы ИИ, а затем были отклонены как мимолетное увлечение. Тем не менее, Изола считает, что это неправильный способ думать об этом. Вместо этого лучше представить Pix2pix как ступеньку длинной лестницы, уходящей вверх в неизвестном направлении.

«Мне очень нравятся эти забавные демонстрации и приложения, но они исчезнут», — говорит он.«Я думаю, что [их] лучше всего понимать как просто визуализацию момента в исследовании». Вообразив это, будет немного проще проанализировать артефакты и потрескивания в изображениях, которые в настоящее время генерируются, во что-то более амбициозное. В конце концов, мало кто ожидал, что идея оловянной тарелки Ньепса заменит живопись.

Как рисовать кошек и котят

/ книга / как рисовать кошек и котят /

Или приобрести у другого продавца:

• Формат

  Торговая Мягкая обложка

• Страницы

  144

• РАЗМЕР ОТДЕЛКИ
• В ПРОДАЖЕ

  17 октября 2017 г.

• ISBN

  9781580935005

• ИЛЛЮСТРАЦИИ / ФОТОГРАФИИ

  300

Об авторе

Дж.К. Эмберлин — отмеченный наградами художник, аниматор, писатель-график, фотограф, натуралист и любитель животных. Она также является автором пяти успешных названий художественных инструкций: « Как рисовать собак и щенков»; Как рисовать персонажей манги ; Рисование животных из манги , Чиби и других очаровательных существ ; Руководство художника по рисованию животных ; и Рисунок дикой природы .

Полное руководство для начинающих

Дж.К. Эмберлин

В этом пошаговом руководстве Дж. К. Эмберлин сочетает свою любовь к кошкам с красивым, детальным стилем рисования, чтобы научить начинающих художников рисовать разные породы кошек и котят карандашом и чернилами.

Кошки — создания красоты и загадки. Они живут среди нас, но никогда не были полностью приручены, вызывая гнев одних и восхищение других.Они держат грызунов подальше от наших домов и предлагают мурлыкающую компанию тем, кого считают достойными своего внимания. Кошачья форма излучает изящество и гибкость, и рисовать ее доставляет удовольствие.

Как рисовать кошек и котят продолжает богатую традицию кошек в искусстве. Эта книга, охватывающая все самые популярные типы кошек, а также котят, дает простые инструкции по рисованию кошек в различных позах и разнообразных выражениях. Амберлин включает в себя основную информацию о художественных материалах и фундаментальной механике рисования, так что даже новички будут чувствовать себя уверенно и успешно, когда они научатся создавать очень подробные, реалистичные рисунки своих пушистых товарищей.

Хвала за рисование кошек и котят

« Как рисовать кошек и котят — это радость просто просматривать и восхищаться великолепными иллюстрациями. Это замечательная книга для детей, начинающих рисовать, и взрослых, которые пытаются заново открыть для себя свою творческую сторону.» — Ингрид Кинг. , Сознательный кот

Издательство Monacelli рекомендует также

Как рисовать мультяшных кошек

Любите кошек? ….. Тогда этот курс для вас!

Если вы можете нарисовать круг и треугольник, то вы легко сможете нарисовать мультяшных котиков.

В этом 4-часовом тренинге вы научитесь рисовать кошек в классическом мультяшном стиле, как персонажей из золотых дней анимации. Курс разбит на 25 коротких видеороликов в формате HD, которые позволяют легко следовать пошаговым инструкциям.

Обучение разбито на 5 этапов!

— Курс начинается с упражнения на мышечную память, которое поможет вам разбить настоящих кошек на основные формы, выявить их основные характеристики и научить вас упрощенно рисовать.

— В следующем разделе вы узнаете, как рисовать формы головы, черты лица, конечности и лапы, хвосты и мех, чтобы создать наш фундаментальный план, который пригодится, когда мы начнем проектировать персонажей.

— Следующий этап — важная тема. Понимание того, как разделять кошек по цвету и узорам, очень полезно для применения в дизайне ваших персонажей.

— Выражения — это веселая сцена! Узнай, как важно сочетать глаза и брови с разными формами рта, чтобы сформировать 10 выражений, которые можно добавить в свою библиотеку знаний.

— И, наконец, мы просто собрали все вместе, чтобы шаг за шагом создать 16 разных забавных персонажей, от взрослых кошек до котят с индивидуальными особенностями. Я научу вас создавать персонажей, используя только круги, овалы и треугольники, прежде чем мы начнем добавлять все детали для завершения персонажей.

Взгляните на пример ниже … Я демонстрирую вам, насколько эффективными могут быть цвета и узоры в сочетании с вашими персонажами!

Меня зовут Пэрис Кристу ( ваш инструктор ) , и я известен своими 100% практическими, подробными демонстрациями и объяснениями с множеством советов и приемов.Следите за уроками на любом устройстве, не выходя из дома.

Я демонстрирую этот курс с помощью Autodesk Sketchbook Pro. Но вы можете следовать вместе с любым программным обеспечением для цифровой живописи или карандашом и бумагой.