Тюнинг т 25 фото: своими руками, кабины, фото, видео, ремонт, внутренний, внешний

✅ Переделка трактора т 16

• Главная
• Медиа-центр
• Статьи
• Тюнинг трактора Т-16

Меню

• Новости
• Статьи
• Видеоматериалы
• Фотоматериалы
• Публикация в СМИ
• 3D-тур

01.08.2021

Прежде, чем рассмотреть возможные варианты тюнинга трактора Т-16, следует обратиться к причинам, по которым возникла такая необходимость. Следует учитывать, что такой вид спецтехники предназначен для выполнения широкого разнообразия сельскохозяйственных и строительных работ. Обеспечиваются данные процессы путем использования дополнительного навесного и прицепного инженерного оборудования в виде специальных приспособлений.

Т-16/16МГ. Универсальный трактор «попрошайка»

С момента прекращения производства Т-16МГ прошло уже более 20 лет, но до сих пор этот трактор не редкость на просторах нашей страны, особенно – в сельской местности.
Многие хоть раз видели необычный трактор, как правило, с грузовой платформой, расположенной спереди кабины. За эту особенность он получил народное название «попрошайка». Вторым именем, данным народом было – «шассик».

Изначально конструкция Т-16 рассматривалась в качестве самоходного универсального шасси для различных сельскохозяйственных агрегатов. Так как мощность была небольшой, для пропашных работ он не годился, а вот для прополочных, опрыскивателей, кормозаготовки, сельскохозяйственные самопогрузчики, стогометания – вполне.

Работал трактор не только в селе, но и в городе, в основном в качестве техники дорожных и коммунальных предприятий – уборка дороги нанесение разметки, гидравлические подъемники и даже краны – манипуляторы встречались, построенные на его основе.

Несмотря на универсальность этого трактора, чаще всего он использовался как сельский грузовик, с кузовом впереди и отличной проходимостью. Расстояние от земли до самой нижней точки трактора составляет более полуметра. Такое расстояние называется агротехническим просветом, по аналогии с клиренсом у автомобиля. Большим плюсом была еще и маневренность.

Грузоподъемность невелика, 750 килограмм. Да и объемного много не погрузишь, кабина то сзади, но другого подобного грузовика найти сложно.

Производство Т-16 началось в 1961 году в Харькове. Поначалу устанавливался двигатель мощностью всего в 16 л.с. Это двухцилиндровый дизельный мотор, четырёхтактный с воздушным охлаждением. У него есть интересная особенность – предкамерное смесеобразование, в головке блока есть вставки- предкамеры. Поршень тоже не ровный, в его донце сделано углубление.

Коробка передач 7 – ступенчатая механическая, тоже своеобразная – валы в ней расположены поперек относительно продольной оси, а крутящий момент от двигателя передается конической шестернёй. Вот как это выглядит на схеме.

Такая конструкция позволила сделать трансмиссию очень компактной. Интервал скоростей – от 3.7 км/час до 19.5 км/час. Реверсная передача была всего одна. Так же есть вал отбора мощности.

Рулевое управление могло быть как механическим, так и гидравлическим, где передние колёса поворачивались гидроцилиндром.

Т-16 производился 6 лет, с 1961 по 1967, затем появилась модификация Т-16М, с более мощным мотором в 25 л/с, благодаря чему расширился диапазон скоростей – от 1.6 км/час (появился демультипликатор) до 23 км/час. На этой модификации появилась и простенькая кабина- каркас.

С середины восьмидесятых появилась обновленная версия Т-16МГ. Мотор усовершенствовали, хотя мощность осталась прежней. Скорость выроста до 40 км/час, появилось три вала отбора мощности, и более удобная, (если вообще это слово к ней подходит), кабина. Последние «попрошайки» покинули заводские ворота в 1995 году.

Руководство по ремонту трактора Т-16 своими руками

Трактор Т-16 (тракторное самоходное шасси или «шассик») является детищем Харьковского тракторного завода. Выпуск модели начался в 1961-ом году и продолжался 6 лет. Т-16 является глубокой модернизацией самоходного шасси ДСШ-14. От предшественника модель отличается новым типом двигателя, шинами низкого давления, выносными цилиндрами и навесной гидросистемой. Создателями «шассика» выступили сотрудники харьковского СКБ.

Трактор Т-16, производимый сотрудниками завода в городе Харьков, обладает самоходным шасси. Является сильно модернизированной версией ДСШ-14. Обладает улучшенным двигателем, выносными цилиндрами, подвесной гидравлической системой, шинами с более низким давлением. Первые модели были выпущены в 1961-ом году. Выпуск продолжался на протяжении шести лет. За это время было изготовлено более 600 тысяч экземпляров.

КАК ПЕРЕДЕЛАЛ Т-16 И ЕЩЕ РАЗНЫЙ САМОДЕЛЬНЫЙ СХ ИНВЕНТАРЬ И ПРОЧЕЕ

вот фото что у меня получилось! что скажете?

Оригинально)) впринцыпе пока что лучшего варианта я не видел так что зачет.

а с чего стекла и размер если можно

навеска вызывает большой интерес

а под капотом что?

И капот из крышки киргизстана смотрится прикольно!

Под каподом у меня гидробак от комбайна НИВА топливный бак от УАЗ 452 ГУР убрал сделал механический от ЗИЛ 157 гидронасос двойной болгарский пока работает один насос скоро поставлю еще один распределитель на погрузчик КОВШ. Ивключу второй насос Так пойдем дальше Кабина от КСК 100 установлен задом на перед. рама от навоза раздатчика летом будет фото всех навесных орудий , сейчас все заляпано снегом .

Ктрактоу имеется ПЛУГ 3 корпусныйсамодельный соспец бороной . дисковая борона . косилка от ТЗ 4К 14 отличная косилка в 100 раз лучше наших косилок подьем гидравлический .Гребалка .Борона навесная с тремя боронами .Имеется ковш отпогрузчика ПЭ 08 вработе не проверял весной попробую грузить навоз . пока хватит .

Самодельная рама закреплена за переднюю раму и с верхней стороны на тросе с регулировочнм винтом о по обе стороны трактора винты от поворотных рычагов ДТ 75 .бортовые раму держат чтоб рама не упала на землю

Технические характеристики трактора Т-16

Сравнительно высокие заводские параметры популярного трактора сделали его практически универсальным агрегатом.

Характеристики сельхозмашины включают:

• номинальная мощность двигателя – 16/25 л. с.;
• длина хода поршня – 12 см;
• скорость непрерывного вращения коленчатого вала – 1750 об/мин;
• удельный расход топлива – 272 г/кВт/ч;
• режимы работы КПП – 5 передних/2 задние скорости;
• ширина колеи – регулируемая в диапазонах 1,55/2 м;
• дорожный эксплуатационный просвет – 56 см;
• скорость вращения встроенного ВОМ – 533 об/мин;
• вес без навесного оборудования – 1,68 т.

Трактор «Шассик» Т-16 обладает небольшими размерами, что позволяет использовать его на небольших территориях. Длина кузова сельхозмашины составляет 3,82 м, высота – 2,6, а ширина по колее – до 2 м.

Модернизация трактора Т-16

Каждый человек, который работает в сельском хозяйстве, понимает важность использования вспомогательной техники, которая будет помогать выполнять различные погрузочно-разгрузочные работы, а также, в комплекте с прицепным оборудованием, будет помогать механизации различных растениеводческих, животноводческих и садоводческих задач.Инженеры-конструкторы, понимая важность задачи, давно создают для сельского хозяйства технику, способную в разных климатических условиях круглогодично выполнять различные сельскохозяйственные работы, в том числе, используя комплекты навесного и прицепного оборудования.

Из инженерных разработок, в сельском хозяйстве используется трактор, обычно используемый в качестве транспортного средства или тягача. С помощью трактора вспахивается земля, перемещаются различные несамоходные сельскохозяйственные орудия труда и машины. Трактор, с помощью устанавливаемых на него навесных и прицепных инженерных приспособлений, кроме сельскохозяйственной промышленности, также широко используется в строительной отрасли промышленности.

Модификации

С двигателем Д-37

У базовой модели задний привод. Ее модификации выполнены с полным приводом:

• Т-40А – наличие переднего моста. Передний привод подключается автоматически в соответствии с условиями движения;
• Т-40АН – трактор адаптирован для работы на крутом склоне, высота и дорожный просвет меньше базовой версии;
• Т-50А – промышленная модификация, адаптирована под одноковшовый погрузчик.

С двигателем Д-144

У Т-40М задний привод, у модификаций – полный:

• Т-40АМ – отличие от Т-40М – передний мост с приводом;
• Т-40АНМ – мощный аналог Т-40АН: уменьшенный дорожный просвет для работы на крутом склоне (до 20 градусов), меньшая высота, большая устойчивость;
• Т-40АП – промышленная модель, адаптирована для работы с дорожной техникой.

Трактор т 16 навесное оборудование:

На имеющиеся места креплений можно установить различные типы вспомогательного оборудования: грузовая самосвальная платформа, погрузчики различных типов, мотопила, грейдерная лопаты, щетка для чистки дорог (устанавливаемая под рамой), экскаватор, компрессорная станция, стогометатель, сенокосилки, опрыскиватели и др.Трактор Т-16 очень удобен для использования сельскохозяйственными и строительными бригадами. Перевозка урожая, стройматериалов, привод в действие различных сельскохозяйственных и строительных (лебедка, агрегат для сварки, циркулярная пила) механизмов – это лишь небольшой перечень работ, выполняемых с помощью этого трактора.Многие фермеры и сельские жители признают, что трактор Т-16 самый универсальный и полезный сельскохозяйственный механизм из всех имеющихся тракторов небольшой мощности.

Запасные части, навесное и прицепное оборудование на трактор Т-16 несложно купить на любом специализированном рынке и производство ремонта в случае поломки обходится недорого. Неприхотливый в использовании, удобный в ремонте и весьма надежный трактор Т-16 давно завоевал всенародное признание и ласковые прозвища («шайтан, «попрошайка» и т.д.) и применяется во многих автодорожных, коммунальных предприятиях и организациях, а также в фермерском и домашнем хозяйстве сельских жителей.

Основой разработки трактора Т-16 послужили самоходные шасси ДСШ-14, которые выпускались на Харьковском заводе тракторных самоходных шасси (Украина) с 1961 по 1967 годы. Он оснащался дизельным двухцилиндровым мотором мощностью 16 л.с., водительское место находилось сзади, открытое (без кабины, навеса). Разрабатывался агрегат на раме шасси предусмотрены места для установки разнообразного съемного оборудования, под рамой размещается сенокосилка, культиватор. Успешно применялся в сельской местности в качестве небольшого грузовика с повышенной проходимостью.

Тюнинг с навесным оборудованием

Конечно, тюнинг трактора Т-16 часто подразумевает замену вспомогательных навесных механизмов. К ним относят следующие виды оборудования:

• грузовая самосвальная платформа;
• мотопила;
• погрузчики разных видов;
• грейдерная лопата;
• экскаватор;
• щетка для очистки дорожных покрытий;
• компрессорная станция;
• сенокосилки;
• стогометатели;
• опрыскиватели;
• др.

Все это в сумме обеспечивает трактору Т-16 широкий круг применения в строительной и сельскохозяйственной областях. Спектр работ — очень широкий, благодаря чему агрегат стал крайне популярным среди фермеров, сельских жителей и строителей.

Важно, что проблем в приобретении навесного и прицепного оборудования для тюнинга трактора Т-16 нет, так как его можно купить у специализированных компаний и даже на строительных рынках. При этом конструктивные особенности в случае необходимости позволяют с легкостью выполнить и ремонтные работы.

Основой трактора Т-16 служит самоходное шасси ДСШ-14. Первоначально конструктивный элемент выпускался на Харьковском заводе. Предполагал оснащение двухцилиндровым дизельным двигателем с мощностью на 16 л. с. Далее происходила модернизация машины.

Конструкторским бюро завода проводились модернизации трактора Т-16.

-В 1967 году провели модернизацию самоходного шасси, которое получило дизельные двигатель воздушного охлаждения, мощностью 25 л.с., новую коробку передач и обозначение Т-16М, на нем уже устанавливалась каркасная кабина. Увеличилась и грузоподъемность за счет применения колес увеличенного типоразмера. Установленная коробка передач позволяла понижать скорость движения до 1,6 км/ч. Такое преимущество давало возможность неограниченного применения не только в сельском хозяйстве, но и на других работах. -С 1986 года приступили к выпуску модернизированного самоходного шасси Т-16МГ, на котором установлена полноценная кабина и улучшенный дизельный двигатель Д-21А1, мощность оставили прежнюю — 25 л.с. Улучшения коснулись многих узлов и механизмов, выросла надежность агрегата. В 1995 году прекращен выпуск трактора Т-16МГ. Дальнейшее усовершенствование самоходного шасси проводится только владельцами техники. Их усилия направлены на изготовление универсального дополнительного оборудования, которое устанавливается и успешно эксплуатируется.

трактор т16 тюнинг видео Видео смотреть

10 меc назад

ЗНАКОМСТВА https://goo.gl/dq6dxB Все видео Автоблог: https://goo.gl/rnyZub *********************************************** Все материалы…

2 меc назад

Советский трактор Т -16 второе рождение.

9 меc назад

Дикий трактор Т16 . оттепель. тяжелый мокрый снег.

4 лет назад

ДЛЯ ТОГО ЧТОБЫ ЗАРАБАТЫВАТЬ НА YouTube ВАМ НУЖНО: 1. Создать свой канал 2. Подключить его к AIR заполнив форму…

2 меc назад

На Минском моторном заводе проходят испытания тракторные самоходные шасси ММЗ-30ТД и 40ТД. Белорусские «шасс…

8 меc назад

По многочисленным просьбам трудящихся, наконец-то снял обзор. Это мой первый обзор так что сильно не пинайте)

2 лет назад

Небольшой обзор трактора Т-16. Вал отбора мощности.

2 лет назад

Сборка на конвейере тракторов Т-16м 1982г.

8 меc назад

Добавляйтесь в друзья! https://vk.com/id292199998 По вопросам сотрудничества!

2 лет назад

Испытание самодельного комбайна 2016 год, Ташкичу, Арский район, Татарстан.

3 лет назад

На мокрой траве.

4 лет назад

JOIN VSP GROUP PARTNER PROGRAM: https://youpartnerwsp.com/ru/join?78046.

3 лет назад

В кабине трактора Т16 Канал «СЕРГЕЙ МЕШКОВ» (про мои авто) https://www.youtube.com/channel/UCeMa9B37BaMqNaLF4Cl-L9g Канал «30 соток» (мое…

1 лет назад

После ремонта ……

3 лет назад

не большой видео обзор моего трактора, строго не судите JOIN VSP GROUP PARTNER PROGRAM: https://youpartnerwsp.com/ru/join?78046.

4 нед назад

Трактор 2010 года выпуска, двигатель д 130, 45 лс, с самопогрузчиком.

3 меc назад

ТЯПКА НА Т16 ОБЗОР САМОДЕЛЬНОЙ ТЯПКИ И ТРАКТОРА.

8 меc назад

Бездорожье на тракторе. Шассик застрял. В деревне.

stab.su

Тюнинг трактора т 25 своими руками фото

Делаем бюджетный тюнинг 1.5 литрового мотора Ваз своими руками | Автор топика: Genevra

что понадобится:
КВ 75.6 от калины на разборке стоит 1000р и расходники) Если грядёт капиталка, то ещё к-т поршневой.

Если совсем денег не жалко, то можно перейти на 2110 шатун-кто не в курсе, то у 2108 палец в шатун ставиться на горячею, а у 2110 плавающая посадка…. Такой шатун облегчит жизнь Вам как сборщику.
Снимаем мотор. Разбираем, деффектуем. Всё что нужно поменять- меняем.
Особенность мотора 1.5 и 1.6-разная высота блока, у 1.5 194, 8 а у 1.6 197, 1..нехитрая арифметика говорит о том что блок выше на 2.3 мм, об этом же говорит и разница КВ от 1.5 и 1.6(75.6-71)/2=2.3мм. Если собрать как есть, в 1.5 блок колено от 1.6 то поршень будет выпирать на 2.3мм!!! :)) что делаем… Сначало считаем степень сжатия которая тебе нужна, калькуляторов полно. например тут http://yartuning. ru/rasschet-geom-dvig/, в идеале все требуемые параметры померить самому.. для особо ленивых пошарить сеть-всё есть. И прикидываем на сколько спилить с поршня железа надо:) я пилю 1.9мм, 0.4 убирается в прокладке и получаем бодрый 1.6) затрат минимум, ни каких кованых поршней и тп. Стоит обратить внимание сразу на тот поршень который будешь ставить-под 2110 шатун 2110 поршни, под 2108 шатун 2108 поршень.

под 2110 шатун 2112 поршень если у тебя 16кл.) На 16кл стоит ещё сделать поглубже циковки. Развешиваем все до грамма, облегчаем шатуны на наждаке, развешиваем до грамма. Можно подогнать помпу. Можно подогнать зазор кв-вкладыш-но это кропотливая работа. Если кому интересно-спрашиваем и обсуждаем как.

Zhenya (Vanya) ух еб…. в р…. где ты раньше был)))

Zhenya (Vanya) я тут пытаюсь сделать бодрящий атмо ТАЗ на 71 колене, а тут такая позновательная темка))

Yan (Avila) отторцованый поршень на 1.9 мм, с лужей в 18кубов даёт степень в 7.

5:1, что позволяет дуть туда нормально луну)при этом огневой поясок остаётся ещё вполне приемлемый-но это уже под турбу и из ниво-поршня. Если просто отторцевать сток поршень-то туда лучше не дуть)))

Zhenya (Vanya) а колено 75.6 сможет выдержать или лучше остаться на 71?

Zhenya (Vanya) на сколько облегчиться вес поршней? при торцевании 1.9

Yan (Avila) колено 75.6 держат 300 сил точно. Легче станет примерно на 24грамма. Если ещё и с лужей то на 49-52. Но если из нивопоршня делать то там вставка есть-он потяжелее стокового поршня.

Zhenya (Vanya) на сколько увеличиться СЖ при срезании днища поршня?

Zhenya (Vanya) щас ищу колено 75.6, буду резать поршни )))

Yan (Avila) по СЖ надо считать, ведь можно сделать любую-поршень то можно срезать плоскостью а можно сделав вытеснитель;)

Zhenya (Vanya) циковки на 8кл поршнях можно не углублять? у меня клопы просажены на 1.5 мм

Zhenya (Vanya) вал с подьёмом 10.7 фаза ХЗ ))

Yan (Avila) желательно углубить, на 1мм можно не парясь

Zhenya (Vanya) значит надо считать по существу, при углублении цековок СЖ опять же измениться, будем считать! на какую СЖ ориентироваться? под 95 бенз

Zhenya (Vanya) колено нашёл))), буду в ближайшие дни менять, в планах на будущее турбо, так что колено там должно ужиться))) колено 75. 6 коренные номинал, шатунные 0.25 жить будет?

Yan (Avila) будет, с таким шатуном можно уже искать шатун от ВАГа))) СЖ под 95…хз, я на 95 на 10 гоняю на 8кл…

Zhenya (Vanya) в смысле? просто если строить потом турбо то шатун лучше от ВАГа? или штатный?

Yan (Avila) в смысле чтоб ваг шатун впихнуть на таз колено нужно таз колено шлифануть в 0.25) Да и вообще для атмо лучше ваг шатун-133 или 136 например-но это уже совсем другая история…

Zhenya (Vanya) ждём маховик и будем разбирать! потом отпишусь что получилось!

Yan (Avila) ок

Tags: Тюнинг трактора т 25 своими руками фото

трактор т 150.

подскажите где скачать Инна книгу по сборке коробки передач на трактор т25 | Автор топика: Раиса)

Елизавета попробуй открыть эту папку, или перейди по ссылке и там листай есть книга по ремонту коробки, выделена синим, вот её и скачаешь и открой с помощью программы ВИН РАР
Папка не загрузилась, переходи по ссылке, там найдёшь эту книгу

Radiant Photo Finishing Tools для тонкой настройки фотографий

Поделись с

своими друзьями:

Оставить комментарий

Radiant Photo оснащена многочисленными инструментами для окончательной обработки, которые помогут довести ваши фотографии до совершенства. Вы найдете их на экране подробного редактирования в нижней части правой панели. Любые настройки Finishing Tool будут применены к вашему изображению после других настроек. Давайте посмотрим на инструменты.

Первый инструмент в списке Color Temp. Регулируя желтый или синий оттенок, эта функция помогает корректировать фотографии, сделанные с высокой или низкой цветовой температурой. Ниже этой настройки находится Tint. Используйте это, чтобы добавить к изображению зеленый или пурпурный цвет, компенсируя неправильный баланс белого. Эти инструменты объединяются, чтобы помочь вам скорректировать любые основные проблемы с цветовым оттенком. Диапазон настройки в этих инструментах велик, поэтому в большинстве случаев вам понадобятся лишь незначительные изменения.

Экспозиция добавляет яркости/света изображению. Поскольку Radiant Photo отлично справляется с автоматической коррекцией экспозиции и имеет инструменты экспозиции на других панелях, вам может не понадобиться выполнять настройку экспозиции здесь очень часто.

Инструмент «Контрастность» лучше всего подходит для настройки средних тонов, делая более темные области немного темнее, а светлые области — немного светлее при регулировке положительных значений. Инструмент Highlights воздействует на самые яркие области изображения. Инструмент хорошо помогает осветлить эти области без большого количества отсечения и удовлетворительно справляется с попытками восстановить засветленные области при настройке значения на негативы. Как вы, наверное, догадались, Shadows влияет на самые темные области изображения. Осветлите затемненные области, чтобы восстановить некоторые детали, или затемните области с минимальным отсечением.

Следующие инструменты — Белые и Черные. Белые либо уменьшают, либо увеличивают отсечение в светлых участках. Blacks регулирует точку отсечения для теней и может помочь вам получить более реалистичную точку черного.

Vibrance вносит коррективы в определенные области насыщенности. В частности, менее насыщенные цвета претерпевают больше изменений, чем более насыщенные. Это помогает уменьшить отсечение. Вы обнаружите большее влияние на зеленые или синие тона и меньшее влияние на красные или телесные тона. Регулировка насыщенности одинаково изменяет цвета, и вы можете полностью свести ее к минимуму, чтобы создать монохромное изображение.

Хотя искусственный интеллект Radiant Photo превосходно обеспечивает мгновенные улучшения, иногда вам нужно перейти в режим подробного редактирования для тонкой настройки. Используйте инструменты окончательной обработки, чтобы еще больше отполировать фотографию, чтобы она действительно сияла.

Расскажите свою историю на второй ежегодной конференции Visual Storytelling Conference!

Примите участие в четырехдневных интерактивных онлайн-тренингах с разнообразным образовательным контентом под руководством опытных фотографов и создателей контента. Это бесплатное мероприятие начинается с серии технических учебных курсов для развития необходимых навыков, за которыми следуют живые онлайн-сессии по фотографии, видео, бизнесу и социальным сетям.

Присоединяйтесь к прямому эфиру с 10 по 13 марта 2022 г.!

Получите бесплатный билет или сэкономьте на VIP-пропуске!

Энди Форд

Энди Форд — цифровой стратег и видеопродюсер из Флориды с более чем 20-летним опытом работы. Его карьера охватывает спорт, новости, корпоративную среду и здравоохранение. Он является сертифицированным специалистом Adobe в области Premiere Pro, After Effects и видеодизайна. Энди любит создавать учебные пособия по отраслевому программному обеспечению, является автором CreativeCOW, а также инструктирует по стратегии цифрового маркетинга. В свободное время Энди любит путешествовать, готовить и фотографировать природу.

andyfordvideo.com

Похожие темы

25 октября 2022 г.

Оставить комментарий

Спасибо нашим партнерам, которые сделали возможным использование фотофокуса

Tamron — Нужны легкие компактные объективы для беззеркальных фотокамер? Tamron поможет вам с превосходной оптикой, идеально подходящей для любой ситуации.

Благодаря защите от непогоды и улучшенной стабилизации изображения вы откроете свои творческие возможности.

Radiant Photo  – Radiant Photo Готовые фотографии высшего качества с идеальной цветопередачей, доставленные в рекордно короткие сроки. Ваши фотографии — просто СИЯЮЩИЕ. Какими они должны быть.

AfterShoot — AfterShoot помогает фотографам быстрее отбирать фотографии, оставляя больше времени для творческих задач. Сэкономьте 10 долларов с кодом PHOTOCUS10.

Mylio Photos – Доступ к вашим фотографиям из любого места без облака! Легко демонстрируйте свои фотографии на ходу, устраняйте дубликаты, находите лица и ищите эти потрясающие места.

Skylum

– Ваши фотографии станут еще красивее за считанные минуты. Skylum адаптируется к вашему стилю и уровню навыков. Оцените уникальные инструменты Luminar Neo для замены неба и редактирования портретов.

B&H – B&H – всемирно известный поставщик всего оборудования, которое необходимо фотографам, видеооператорам и кинематографистам для создания наилучших работ.

MPB — Приобретайте бывшие в употреблении, но отлично работающие камеры и объективы по более низкой цене или превращайте свое старое оборудование в деньги, обменивая и продавая их на MPB!

Вам также может понравиться

Вам также может понравиться

Получайте дополнительную информацию в свой почтовый ящик

Подпишитесь на нашу рассылку новостей, чтобы получать последние новости от Photofocus каждую неделю.

Руководство по тонкой настройке Stable Diffusion с вашими собственными изображениями

Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы попробовать новую прическу, прежде чем сделать ее окончательно? Как насчет исполнения детской мечты стать супергероем? Может быть, у вас есть собственный цифровой Funko Pop в качестве изображения профиля? Все это возможно с DreamBooth , новый инструмент, разработанный исследователями Google, который выводит недавний прогресс в синтезе изображений с текстовым условием на новый уровень.

В предыдущем посте мы обсудили модели преобразования текста в изображение и то огромное влияние, которое такие модели, как DALL·E и Stable Diffusion, оказывают на сообщество машинного обучения.

Теперь, в этом сообщении блога, мы проведем вас через внедрение DreamBooth, чтобы вы могли создавать изображения, подобные тем, которые вы видите ниже. Для этого мы внедрим себя в словарь предварительно обученной модели стабильной диффузии. Имейте в виду, создание изображений себя (или своих друзей) вызывает сильное привыкание. Не говорите, что мы вас не предупреждали!

Кроме того, если вы знаете часть нашей команды, вы можете узнать некоторые лица на следующих изображениях. 👀

Мотивация DreamBooth

Не стесняйтесь пропустить этот раздел, если вы не особенно интересуетесь теорией, лежащей в основе подхода, и предпочитаете сразу погрузиться в реализацию.

Первый шаг к созданию собственных образов с помощью DreamBooth — научить модель тому, как мы выглядим . Для этого мы будем следовать специальной процедуре имплантации самостоятельно в выходное пространство уже обученной модели синтеза изображений.

Вам может быть интересно, почему мы должны следовать такой специальной процедуре. В конце концов, эти модели синтеза изображений нового поколения обладают беспрецедентной выразительной силой. Разве мы не можем просто передать модели чрезвычайно подробное описание человека и покончить с этим? Короткий ответ: нет. Этим моделям все еще очень сложно реконструировать ключевые визуальные признаки, характеризующие конкретного человека. Вместо этого модель должна узнать, как мы выглядим, до мельчайших деталей, чтобы впоследствии воспроизвести нас в самых вымышленных сценариях.

Для этого мы настроим эту модель с набором изображений, привязав их к уникальному идентификатору, который ссылается на нас.

Но подождите… Сколько нам понадобится этих изображений? Модели глубокого обучения обычно требуют больших объемов данных для получения значимых результатов (тем более для этих моделей синтеза больших изображений). Означает ли это, что нам нужны тысячи собственных фотографий, чтобы модель воспроизвела нас точно?

К счастью, нет. Техника, которую мы собираемся показать вам, достигает результатов, подобных тем, которые вы видели выше, с не более чем 9 баллами.0028 десятков изображений твоего лица. Тем не менее, эти изображения должны демонстрировать некоторые различия с точки зрения различных перспектив вашего лица (например, спереди, в профиль, промежуточных углов), выражений лица (например, нейтральное, улыбающееся, хмурое) и фона. Вот примеры трех жертв, которые мы выбрали для этой записи в блоге: Fernando , Giuls и Luna (слева направо).

После того, как вы собрали эти изображения, следующий шаг — пометить их текстовым приглашением. Следуя инструкциям в документе DreamBooth, мы будем использовать подсказку 9.0138 A [имя токена] [существительное класса] , где [имя токена] — это идентификатор, который будет ссылаться на нас, а [существительное класса] — это уже существующий класс в словаре модели, который описывает нас на высоком уровне. Например, для Фернандо Бернуи (соавтора и одной из жертв нашего эксперимента ) возможной подсказкой будет Фбернуи мужчина . Другие примеры классовых существительных включают женщина , ребенок , подросток , собака или солнцезащитные очки . Да, этот подход работает и с животными, и с другими объектами!

Мотивация связывания нашего уникального идентификатора с существительным класса во время обучения состоит в том, чтобы использовать сильное визуальное представление модели о классе субъекта. Другими словами, модели будет намного легче узнать, как мы выглядим, если мы скажем ей, что мы человек , а не холодильник . Авторы DreamBooth обнаружили, что включение существительного соответствующего класса в тренировочные подсказки снижает скорость обучения и повышает визуальную точность воспроизводимых особенностей субъекта.

Тем не менее, есть еще две проблемы, которые мы должны решить, прежде чем мы сможем точно настроить модель:

Первая — это переоснащение : эти чрезвычайно большие генеративные модели неизбежно будут переобучать такой небольшой набор изображений, независимо от того, насколько разнообразным он может быть. Это означает, что модель научится воспроизводить объект с высокой точностью, но в основном в позах и контекстах, присутствующих на обучающих изображениях.

Потеря априорного сохранения действует как регуляризатор, который устраняет переоснащение, допуская изменчивость позы и разнообразие внешнего вида в заданном контексте. Изображение и подпись из статьи DreamBooth.

Во-вторых, языковой дрейф: поскольку обучающие подсказки содержат существующее существительное класса, модель забывает, как генерировать разные экземпляры рассматриваемого класса. Вместо этого при запросе [существительное класса] модель возвращает изображения, напоминающие объект, для которого она была настроена. По сути, он заменяет визуальный априор, который у него был для класса, конкретным предметом, который мы ввели в его выходное пространство. И хотя Фернандо красивый мужчина, не все мужчины похожи на него!

Языковой дрейф. Без потери априорного сохранения точно настроенная модель не может генерировать собак, отличных от точно настроенной. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Чтобы решить обе проблемы, авторы DreamBooth предлагают потерю предварительного сохранения для конкретного класса. Проще говоря, идея состоит в том, чтобы контролировать процесс тонкой настройки с помощью собственных сгенерированных моделью образцов существительного класса. На практике это означает, что модель одновременно соответствует нашим изображениям и изображениям, взятым из визуального априора не точно настроенного класса. Эти предварительно сохраненные изображения выбираются и помечаются с помощью подсказки [класс существительное]. Это помогает модели запомнить, как выглядит универсальный член предметного класса. Авторы рекомендуют выборку из 200×N200 \×N200×N [существительное класса] изображений, где NNN обозначает количество изображений субъекта.

Учебный подход. Изображения субъекта подгоняются вместе с изображениями из класса субъекта, которые сначала создаются с использованием той же модели стабильной диффузии. Компонент суперразрешения модели (который повышает разрешение выходных изображений с 64 x 64 до 1024 x 1024) также точно настроен, используя исключительно изображения объекта. Изображение взято из статьи DreamBooth.

Теперь, когда мы рассмотрели все важные части теории, осталось только настроить модель синтеза изображений. Давай сделаем это!

Тонкая настройка стабильной диффузии с вашими фотографиями

Перед точной настройкой нашей модели необходимы три важных элемента: оборудование , фотографии и предварительно обученная модель стабильной диффузии .

Первоначальная реализация требует большого количества ресурсов графического процессора для обучения, что затрудняет воспроизведение для обычных специалистов по машинному обучению. Однако сообщество в раздоре разработало неофициальную реализацию, которая требует меньше вычислительных ресурсов. Если у вас есть доступ к машине с графическим процессором видеопамяти не менее 16 ГБ, вы можете легко обучить свою модель, следуя инструкциям обучающего примера DreamBooth от Hugging Face. Если вы этого не сделаете, мы вас прикроем! В этом посте мы покажем вам, как обучать и выполнять логические выводы в бесплатном Google Colab. Да, вы правильно прочитали, уровень бесплатного пользования Google Colab!

Обратите внимание, что используемая записная книжка может быть устаревшей из-за быстрого развития используемых библиотек, но она была протестирована и подтвердила свою работоспособность. Январь 2022 .

Второй элемент — фотографии субъекта. В этом уроке мы будем использовать фотографии членов TryoGang и одного из наших питомцев. В любом случае, есть некоторые правила, которым мы должны следовать, чтобы получить наилучшие возможные результаты.

Как упоминалось в разделе мотивации, Стабильная диффузия имеет тенденцию превосходить тренировочные изображения. Чтобы этого не произошло, убедитесь, что обучающая подгруппа содержит субъект в разных позах и местах. Несмотря на то, что в оригинальной статье рекомендуется использовать от 4 до 6 изображений, сообщество Discord обнаружило, что использование От 10 до 12 изображений дает лучшие результаты. Как правило, мы будем использовать 2 изображения, включая туловище и 10 лиц, с разным фоном, стилями, выражениями, смотрящими и не смотрящими в камеру и т. д.

Если вы смотрите на камеру и улыбаться на каждой фотографии, не ожидайте, что модель создаст впечатление, что вы смотрите в сторону или с нейтральным лицом, поэтому избегайте использования только селфи!

Кроме того, убедитесь, что тренировочные изображения обрезаны до квадратного соотношения, так как Stable Diffusion уменьшает их до 64 x 64, чтобы использовать их для обучения.

И последнее, но не менее важное: нам потребуются веса предварительно обученной модели Stable Diffusion. Их можно загрузить с сайта Hugging Face, для чего нам потребуется создать учетную запись, прочитать карточку модели и принять условия. Не загружайте модель вручную, потому что обучающий скрипт сделает это автоматически.

Теперь, когда мы все настроили, давайте настроим модель!

Обучение

Мы будем использовать эту реализацию, которая включает блокнот, готовый к использованию в Google Colab. Вы можете открыть блокнот, нажав на эту ссылку.

Прежде чем запустить его, давайте изменим его для нашего варианта использования (мы будем использовать Фернандо в качестве субъекта для иллюстрации инструкций). Нам нужно определить четыре параметра для процесса обучения:

1. ИМЯ ТОКЕНА: соответствует уникальному идентификатору, который будет ссылаться на предмет, который мы хотим добавить. Это имя должно быть уникальным, чтобы нам не пришлось конкурировать с существующим представлением. Здесь мы можем использовать простой первый инициал + фамилия имя токена, например fbernuy .
2. ИМЯ КЛАССА: Это имя класса, которое мы представили в разделе мотивации. В исходной статье DreamBooth рекомендуется использовать общие классы, такие как мужчина, женщина или ребенок (если субъект — человек) или кошка или собака (если субъект — домашнее животное). Однако сообщество Discord, реализующее подход Stable Diffusion, обнаружило, что использование знаменитостей, похожих на объект, дает лучшие результаты. В нашем случае мы использовали Джорджа Клуни, когда речь идет о мужчине, и Дженнифер Энистон, когда речь идет о женщине. Мы по-прежнему использовали класс «кошка» для Луны, так как не могли придумать подходящего известного кота, кроме Гарфилда.
3. КОЛИЧЕСТВО РЕГУЛИРУЕМЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ: Как уже упоминалось в разделе мотивации, нам нужна потеря априорного сохранения для конкретного класса, чтобы предотвратить проблемы с переоснащением и языковым дрейфом. Мы следовали первоначальной рекомендации авторов по использованию 200 изображений на обучающее изображение. Помните, что использование большего количества изображений регуляризации может привести к лучшим результатам.
4. ИТЕРАЦИИ ОБУЧЕНИЯ: Этот параметр определяет количество итераций, которые модель будет выполнять в процессе тонкой настройки. Если это число слишком низкое, модель будет не соответствовать изображениям субъекта и не сможет точно воспроизвести их во время логического вывода. Если он слишком высок, вместо этого модель будет переобучать, что сделает невозможным воспроизведение субъекта с выражениями, позами или контекстами, отличными от тех, что есть в обучающем подмножестве. Эмпирическое правило, которое показало хорошие результаты в наших экспериментах, заключается в использовании от 100 до 200 итераций на тренировочное изображение. Поскольку у нас есть 12 изображений Фернандо, давайте используем 2400 итераций.

Теперь давайте изменим блокнот с этими параметрами следующим образом:

Теперь мы готовы запустить блокнот и настроить нашу модель. Первые несколько ячеек установят необходимые зависимости. После этого нам будет предложено войти в HuggingFace, используя наш токен доступа.

Затем нас попросят загрузить фотографии субъекта. Здесь можно использовать кнопку «Выбрать файлы» и выбрать изображения с нашего компьютера или загрузить их непосредственно в каталог объекта внутри data в экземпляре Colab. В следующей ячейке происходит волшебство. Наконец-то мы добрались до тонкой настройки модели! Скрипт загрузит веса предварительно обученной модели, сгенерирует изображения регуляризации, а затем выполнит указанное количество итераций обучения. Весь процесс должен занять около полутора часов, так что наберитесь терпения. Не забывайте следить за блокнотом!

После завершения обучения нам будет предложено преобразовать модель в файл ckpt . Это настоятельно рекомендуется, так как это требование для чрезвычайно полезного веб-интерфейса, который мы представим далее в этом сообщении в блоге. Как только мы сохранили ckpt в экземпляре ноутбука, мы загрузим его на наш локальный компьютер или сохраним в папку на нашем диске.

Мы можем протестировать нашу доработанную модель, запустив ячейки под разделом «Вывод» блокнота. Первая ячейка загружает модель, которую мы только что обучили, и создает новый конвейер Stable Diffusion, из которого берутся образцы изображений. Мы можем установить начальное значение для управления случайными эффектами во второй ячейке. И вот, момент, которого вы ждали с тех пор, как начали читать этот пост в блоге: создание наших пользовательских изображений!

Ячейка с заголовком «Выполнить для создания изображений» управляет процессом создания изображений. Всего есть 7 параметров, которые мы можем изменить, чтобы настроить наше изображение:

• приглашение : текстовое приглашение, которое будет управлять созданием изображения. Здесь мы должны включить имя токена, которое ссылается на нашу тему.
• отрицательная подсказка : служит для указания того, что мы не хотим видеть на изображении. Например, если мы хотим создать изображение с облачным небом, мы вводим 9.0138 ясное небо как отрицательная подсказка.
• num_samples : количество изображений, которые модель будет генерировать в одном пакете.
• guide_scale : также известный как Шкала CFG, представляет собой число с плавающей запятой, которое определяет, насколько важным является текстовое приглашение ввода. Более низкие значения этого параметра позволят модели иметь больше художественных вольностей при создании изображений.
• num_inference_steps : количество шагов шумоподавления, которые будет выполнять модель. Большее количество шагов обычно приводит к более подробным изображениям за счет увеличения времени вывода. Однако будьте осторожны с этим параметром, так как слишком большое количество шагов может привести к визуальным артефактам на изображениях.
• height : высота сгенерированного изображения в пикселях.
• ширина : ширина сгенерированного изображения в пикселях.

Не существует волшебной формулы для создания идеального изображения, поэтому вам, вероятно, придется некоторое время поэкспериментировать с этими параметрами, прежде чем вы добьетесь желаемого результата. Если у вас возникли проблемы с созданием крутых изображений, не расстраивайтесь! По словам Джо Пенны (одного из менеджеров канала Stable Diffusion Discord), некоторые из наиболее распространенных проблем имеют довольно простые решения.

• Если они не похожи на объект: Проверьте правильность подсказки и соответствуют ли изображения советам, которые мы давали ранее. Попробуйте включить в приглашение имя класса и имя токена (например, фото TOKEN_NAME georgeclooney ). Нам также может потребоваться обучение для большего количества итераций.
• Если они слишком похожи на тренировочные изображения: возможно, мы слишком долго тренировались, использовали слишком мало изображений или наши изображения могут быть слишком похожими. Мы модифицируем приглашение, включив в его конец имя токена, например: изысканная портретная фотография среднего формата 85 мм TOKEN_NAME с классической прической .
• Если использование сложной подсказки не дает желаемых результатов: возможно, мы провели слишком мало итераций обучения. Мы можем попробовать повторить имя токена в подсказке, например: TOKEN_NAME на портретной фотографии, TOKEN_NAME на фотографии среднего формата 85 мм TOKEN_NAME .

Хотя ноутбук чрезвычайно удобен для обучения модели, он далеко не лучшая платформа для создания изображений. В следующем разделе мы представим невероятно мощный инструмент для дальнейшего улучшения процесса создания изображений.

На практике: создание классных изображений

Создание великолепных изображений требует практики и терпения. Однако этот процесс можно облегчить, используя правильные инструменты. Тот, который мы собираемся показать вам, действительно сногсшибателен; он настолько универсален, что мы не можем рекомендовать его достаточно! Это WebUI, который делает весь процесс более интерактивным и увлекательным.

Чтобы использовать его, мы должны запустить веб-сервер и следовать инструкциям по установке, доступным для Linux, Windows или Apple Silicon. В качестве альтернативы мы можем запустить сервер на другом Colab, используя эту ссылку. Помните, что при создании изображений время летит незаметно, а уровень бесплатного пользования Colab ограничен!

После установки мы скопируем файл ckpt нашей модели в папку веб-сервера, stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion , а затем запустим скрипт веб-сервера ( webui. sh или webui.bat ). Это дает нам адрес и порт пользовательского интерфейса, чтобы мы могли открыть его с помощью нашего любимого браузера.

Инструмент WebUI для стабильной диффузии от AUTOMATIC1111

Пользовательский интерфейс имеет множество различных функций. Мы настоятельно рекомендуем изучить вики проекта. Разработка Stable Diffusion и этого пользовательского интерфейса идет быстро, поэтому имейте в виду, что это может измениться!

Первое, что нам нужно сделать, это выбрать нашу доработанную модель Stable Diffusion. В верхней части страницы WebUI мы найдем раскрывающееся меню со всеми доступными файлами ckpt . Если вы не видите своего в списке, убедитесь, что вы скопировали файл ckpt в правильный каталог.

В этом уроке мы сосредоточимся на объяснении трех основных функций пользовательского интерфейса: преобразования текста в изображение, изображения в изображение и рисования.

Текст в изображение (txt2img)

Текст в изображение — это самый простой способ использования нашей модели: напишите приглашение, установите некоторые параметры и вуаля! Модель генерирует изображение, соответствующее подсказке по выбранным параметрам.

На первый взгляд это может показаться простым. Однако нам, возможно, придется попробовать несколько комбинаций параметров, прежде чем попасть в точку. Основываясь на нашем опыте, мы рекомендуем выполнить следующие шаги для создания самых крутых изображений:

• Выберите стиль на lexica.art и добавьте свою тему в подсказку. Например, давайте посмотрим, как бы выглядел Фернандо с новой прической: фбернуй. эпическая стрижка. прическа фотография .
• Используйте случайное начальное число, пока не получите что-то похожее на то, что вы задумали. Это может выглядеть не совсем так, как объект, но мы можем исправить это позже.
• Скопируйте начальное значение из описания изображения и используйте его для создания такого же изображения с другими параметрами. Лучший способ сделать это — использовать скрипт X/Y plot : выберите список шагов ( 10, 15, 20, 30 ) и список шкал CFG ( 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4,0 ). Инструмент построит матрицу с одним изображением для каждого шага ввода и комбинации масштаба. Мы также можем использовать другие параметры в качестве переменных X и Y .
• Затем выберите тот, который вам нравится больше всего, скопируйте соответствующие значения параметров и удалите сценарий, чтобы сгенерировать только выбранное изображение. Если вам не нравится ни одно из изображений, попробуйте с другими параметрами, другим начальным числом или другой подсказкой!

Выбранное случайное изображение

Исследование параметров

Окончательный результат

Изображение в изображение (img2img)

Второй вариант — создать новое изображение на основе существующего изображения и подсказки . Модель изменит все изображение, поэтому мы можем применить новые стили или сделать небольшую ретушь.

Начнем с подсказки txt2img: очень-очень замысловатое фотореалистичное фото фанко-поп фбернуй, детальное студийное освещение, отмеченные наградами четкие детали . Следуя стратегии, описанной выше, мы используем txt2img и генерируем несомненно классно выглядящий Funko Pop. Тем не менее, мы хотели бы улучшить бороду, чтобы она была ближе к нашему объекту, и осветлить цвет носа.

Для этого мы нажмем кнопку Отправить на img2img и вручную нарисуем желаемый стиль бороды и носа, используя инструмент, похожий на MS Paint, в веб-интерфейсе (в центре). Мы можем уменьшить параметр силы шумоподавления, чтобы получить результат, максимально похожий на исходный, и поэкспериментировать с остальными обычными параметрами, пока не получим желаемый результат (справа).

сгенерированное изображение txt2img

простые модификации изображения

результат img2img

Следуя той же стратегии img2img, мы немного улучшили цвета меха Луны на этой эпической картинке и добавили несколько линий улыбки в аниме-версию Джулса.

txt2img сгенерированные изображения

img2img улучшенное изображение

Inpainting

Третий вариант позволяет нам указать область изображения для заполнения нашей моделью , сохраняя остальную часть изображения нетронутой (в отличие от метода

img2img , который изменяет все входное изображение). Это может быть полезно для замены лица на существующей фотографии (если объект — человек) или для создания изображения объекта в другом сценарии или условиях освещения с сохранением фона и контекста. Имейте в виду, что использование этого метода немного сложнее, поскольку нужно исследовать больше параметров.

Например, давайте сгенерируем изображение Фернандо в образе Железного человека. Так как у доспехов много важных деталей, мы будем использовать оригинальное изображение с постера фильма в качестве источника и поменяем лицо Железного человека с помощью инструмента Inpainting .

Первое, что мы сделаем, это выберем инструмент Inpainting на вкладке img2img . После загрузки нашего эталонного изображения мы выберем область вокруг головы с помощью инструмента «Кисть» и введем фотографию fbernuy 9.0139 в качестве подсказки, так как мы не хотим, чтобы модель заполняла эту область чем-либо еще, кроме лица Фернандо.

Прежде чем создавать изображение, давайте взглянем на наиболее важные параметры, добавленные в inpaint.

• Маскированное содержимое : определяет, чем заполнить маскируемую область. Мы можем выбрать оригинал (по умолчанию), если исходное содержимое похоже на то, чего мы хотим достичь, поэкспериментировать с заполнить , чтобы помочь нам сохранить окружающую информацию, или скрытый шум использовать шум. Независимо от того, какой вариант мы выберем, случайный шум будет добавлен на основе параметра Denoising Strength .
• Сила шумоподавления : определяет стандартное отклонение случайного шума, добавляемого к замаскированной области. Чем выше этот параметр, тем ниже сходство с содержимым немаскированной части изображения.
• Inpaint с полным разрешением : inpaint изменяет размер всего изображения до указанного целевого разрешения по умолчанию. Если этот параметр включен, размер маскируемой области изменяется, а результат вставляется обратно в исходное изображение. Это помогает получить лучшие результаты для небольших масок, поскольку закрашиваемая область визуализируется с гораздо большим разрешением.

В этом примере мы будем использовать исходное замаскированное содержимое (поскольку замаскированная область уже является лицом) с силой шумоподавления 0,50 , а включить отрисовку при полном разрешении. Затем мы установим случайное начальное число -1 и повторим процесс, который мы делали раньше: терпеливо генерируем изображения, пока не получим изображение, похожее на то, что нам нужно. Наконец, мы исправим начальное значение и воспользуемся сценарием графика X/Y , чтобы исследовать различные этапы выборки 9. 0139 и Комбинации весов CFG .

Исходное изображение

Промежуточные результаты inpaint

Круто, правда? На данный момент мы создали отличное изображение, в котором сохранились все детали исходного изображения, но с лицом Фернандо вместо лица Роберта Дауни-младшего. Тем не менее, есть одна маленькая деталь, которую мы хотим исправить в бороде.

Лучший способ исправить это — снова использовать закрашивание, но использовать уже закрашенное изображение вместо исходного (не ожидали этого, не так ли?). Таким образом, мы можем указать модели изменять исключительно область вокруг бороды и вводить более конкретную подсказку, например 9.0138 фото fbernuy с бородой .

Окончательный результат окрашивания с деталями бороды

Мы показали вам, как создавать крутые образы вас, ваших друзей, ваших домашних животных или любого конкретного предмета, который вы хотите, начиная с идеи, эскиза или существующего изображения!

Теперь вы готовы создавать крутые изображения самостоятельно! Вот несколько изображений, которые мы создали из наших объектов, которые могут быть вам полезны для вдохновения.