極拍短視頻教程,智能的定義是什么?
1.什么是人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence):它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。1956年由約翰.麥卡錫首次提出,當(dāng)時(shí)的定義為“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。人工智能目的就是讓機(jī)器能夠像人一樣思考,讓機(jī)器擁有智能。時(shí)至今日,人工智能的內(nèi)涵已經(jīng)大大擴(kuò)展,是一門交叉學(xué)科。
人工智能(ArtificialIntelligence):它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。1956年由約翰.麥卡錫首次提出,當(dāng)時(shí)的定義為“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。人工智能目的就是讓機(jī)器能夠像人一樣思考,讓機(jī)器擁有智能。時(shí)至今日,人工智能的內(nèi)涵已經(jīng)大大擴(kuò)展,是一門交叉學(xué)科。
2.人工智能的層次結(jié)構(gòu)
基礎(chǔ)設(shè)施層:回顧人工智能發(fā)展史,每次基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展都顯著地推動了算法層和技術(shù)層的演進(jìn)。從20世紀(jì)70年代的計(jì)算機(jī)的興起,80年代計(jì)算機(jī)的普及,90年代計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度和存儲量的增加,互聯(lián)網(wǎng)興起帶來的電子化,均產(chǎn)生了較大的推動作用。到21世紀(jì),大規(guī)模集群的出現(xiàn),大數(shù)據(jù)的積累,GPU與異構(gòu)/低功耗芯片興起帶來的運(yùn)算力的提升,促成了深度學(xué)習(xí)的誕生,點(diǎn)燃了人工智能的爆潮,其中海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的重要燃料。
基礎(chǔ)設(shè)施層:回顧人工智能發(fā)展史,每次基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展都顯著地推動了算法層和技術(shù)層的演進(jìn)。從20世紀(jì)70年代的計(jì)算機(jī)的興起,80年代計(jì)算機(jī)的普及,90年代計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度和存儲量的增加,互聯(lián)網(wǎng)興起帶來的電子化,均產(chǎn)生了較大的推動作用。到21世紀(jì),大規(guī)模集群的出現(xiàn),大數(shù)據(jù)的積累,GPU與異構(gòu)/低功耗芯片興起帶來的運(yùn)算力的提升,促成了深度學(xué)習(xí)的誕生,點(diǎn)燃了人工智能的爆潮,其中海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的重要燃料。
算法層:機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用算法使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息,而深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,相比于其他學(xué)習(xí)方法,使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜,從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深入也更加智能。
算法層:機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用算法使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息,而深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,相比于其他學(xué)習(xí)方法,使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜,從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深入也更加智能。
計(jì)算機(jī)視覺:計(jì)算機(jī)視覺的歷史可以追溯到1966年,人工智能學(xué)家Minsky在給學(xué)生布置的作業(yè)中,要求學(xué)生通過編寫一個(gè)程序讓計(jì)算機(jī)告訴我們它通過攝像頭看到了什么,這也被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)視覺最早的任務(wù)描述。計(jì)算機(jī)視覺借鑒了人類看東西的方法,即“三維重構(gòu)”與“先驗(yàn)知識庫”。計(jì)算機(jī)視覺除了在比較成熟的安防領(lǐng)域外,也應(yīng)用于金融領(lǐng)域的人臉識別身份驗(yàn)證、電商領(lǐng)域的商品拍照搜索、醫(yī)療領(lǐng)域的智能影像診斷、機(jī)器人/無人車上作為視覺輸入系統(tǒng)等。
計(jì)算機(jī)視覺:計(jì)算機(jī)視覺的歷史可以追溯到1966年,人工智能學(xué)家Minsky在給學(xué)生布置的作業(yè)中,要求學(xué)生通過編寫一個(gè)程序讓計(jì)算機(jī)告訴我們它通過攝像頭看到了什么,這也被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)視覺最早的任務(wù)描述。計(jì)算機(jī)視覺借鑒了人類看東西的方法,即“三維重構(gòu)”與“先驗(yàn)知識庫”。計(jì)算機(jī)視覺除了在比較成熟的安防領(lǐng)域外,也應(yīng)用于金融領(lǐng)域的人臉識別身份驗(yàn)證、電商領(lǐng)域的商品拍照搜索、醫(yī)療領(lǐng)域的智能影像診斷、機(jī)器人/無人車上作為視覺輸入系統(tǒng)等。
語音處理:讓機(jī)器學(xué)會“聽”和“說”,實(shí)現(xiàn)與人類的無障礙交流一直是人工智能、人機(jī)交互領(lǐng)域的一大夢想。1920年生產(chǎn)的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的語音識別器,第一個(gè)真正基于語音識別系統(tǒng)出現(xiàn)在1952年,AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的Audrey的語音識別系統(tǒng),能夠識別10個(gè)英文數(shù)字,正確率高達(dá)98%。比如AppleSiri,Echo等。
語音處理:讓機(jī)器學(xué)會“聽”和“說”,實(shí)現(xiàn)與人類的無障礙交流一直是人工智能、人機(jī)交互領(lǐng)域的一大夢想。1920年生產(chǎn)的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的語音識別器,第一個(gè)真正基于語音識別系統(tǒng)出現(xiàn)在1952年,AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的Audrey的語音識別系統(tǒng),能夠識別10個(gè)英文數(shù)字,正確率高達(dá)98%。比如AppleSiri,Echo等。
自然語言處理:人類的日常社會活動中,語言交流是不同個(gè)體間信息交換和溝通的重要途徑。對機(jī)器而言,能否自然的與人類進(jìn)行交流、理解人類表達(dá)的意思并作出合適的回應(yīng),被認(rèn)為是衡量其智能程度的一個(gè)重要參照。
自然語言處理:人類的日常社會活動中,語言交流是不同個(gè)體間信息交換和溝通的重要途徑。對機(jī)器而言,能否自然的與人類進(jìn)行交流、理解人類表達(dá)的意思并作出合適的回應(yīng),被認(rèn)為是衡量其智能程度的一個(gè)重要參照。
規(guī)劃決策系統(tǒng):人工智能規(guī)劃決策系統(tǒng)的發(fā)展,一度是以棋類游戲?yàn)檩d體的。比如,AlphaGo戰(zhàn)勝李世石,Master對頂級選手取得60連勝,機(jī)器人,無人車。
規(guī)劃決策系統(tǒng):人工智能規(guī)劃決策系統(tǒng)的發(fā)展,一度是以棋類游戲?yàn)檩d體的。比如,AlphaGo戰(zhàn)勝李世石,Master對頂級選手取得60連勝,機(jī)器人,無人車。
3.人工智能應(yīng)用場景
3.1.語音處理
?語音處理主要是自動且準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)錄人類的語音。一個(gè)完整的語音處理系統(tǒng),包括前端的信號處理、中間的語音語義識別和對話管理以及后期的語音合成。
?語音處理主要是自動且準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)錄人類的語音。一個(gè)完整的語音處理系統(tǒng),包括前端的信號處理、中間的語音語義識別和對話管理以及后期的語音合成。
–前端處理:說話人聲檢測,回聲消除,喚醒詞識別,麥克風(fēng)陣列處理,語音增強(qiáng)等。
–前端處理:說話人聲檢測,回聲消除,喚醒詞識別,麥克風(fēng)陣列處理,語音增強(qiáng)等。
–語音識別:特征提取,模型自適應(yīng),聲學(xué)模型,語言模型,動態(tài)解碼等。
–語音識別:特征提取,模型自適應(yīng),聲學(xué)模型,語言模型,動態(tài)解碼等。
–語義識別和對話管理:更多屬于自然語言處理的范疇。
–語義識別和對話管理:更多屬于自然語言處理的范疇。
–語音合成:文本分析、語言學(xué)分析、音長估算、發(fā)音參數(shù)估計(jì)等。
–語音合成:文本分析、語言學(xué)分析、音長估算、發(fā)音參數(shù)估計(jì)等。
?應(yīng)用:包括醫(yī)療聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話等。
?應(yīng)用:包括醫(yī)療聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話等。
?未來:真正做到像正常人類一樣,與他人流暢溝通,自由交流,還有待時(shí)日。
?未來:真正做到像正常人類一樣,與他人流暢溝通,自由交流,還有待時(shí)日。
3.2.計(jì)算機(jī)視覺
?計(jì)算機(jī)視覺指計(jì)算機(jī)從圖像中識別出物體、場景和活動的能力,包含圖像處理、識別檢測、分析理解等技術(shù)。
?計(jì)算機(jī)視覺指計(jì)算機(jī)從圖像中識別出物體、場景和活動的能力,包含圖像處理、識別檢測、分析理解等技術(shù)。
–圖像處理:去噪聲、去模糊、超分辨率處理、濾鏡處理等。
–圖像處理:去噪聲、去模糊、超分辨率處理、濾鏡處理等。
–圖像識別:過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取、判斷匹配,可以用來處理分類、定位、檢測、分割問題等。
–圖像識別:過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取、判斷匹配,可以用來處理分類、定位、檢測、分割問題等。
–圖像理解:本質(zhì)是圖像與文本間的交互,可用來執(zhí)行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答等。
–圖像理解:本質(zhì)是圖像與文本間的交互,可用來執(zhí)行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答等。
?應(yīng)用:
?應(yīng)用:
–醫(yī)療成像分析被用來提高疾病的預(yù)測、診斷和治療。
–醫(yī)療成像分析被用來提高疾病的預(yù)測、診斷和治療。
–在安防及監(jiān)控領(lǐng)域被用來指認(rèn)嫌疑人。
–在安防及監(jiān)控領(lǐng)域被用來指認(rèn)嫌疑人。
–在購物方面,消費(fèi)者現(xiàn)在可以用智能手機(jī)拍攝下產(chǎn)品以獲得更多信息。
–在購物方面,消費(fèi)者現(xiàn)在可以用智能手機(jī)拍攝下產(chǎn)品以獲得更多信息。
?未來:計(jì)算機(jī)視覺有望進(jìn)入自主理解、分析決策的高級階段,真正賦予機(jī)器“看”的能力,在無人車、智能家居等場景發(fā)揮更大的價(jià)值。
?未來:計(jì)算機(jī)視覺有望進(jìn)入自主理解、分析決策的高級階段,真正賦予機(jī)器“看”的能力,在無人車、智能家居等場景發(fā)揮更大的價(jià)值。
3.3.自然語言處理
?自然語言處理的幾個(gè)核心環(huán)節(jié):知識的獲取與表達(dá)、自然語言理解、自然語言生成等,也相應(yīng)出現(xiàn)了知識圖譜、對話管理、機(jī)器翻譯等研究方向。
?自然語言處理的幾個(gè)核心環(huán)節(jié):知識的獲取與表達(dá)、自然語言理解、自然語言生成等,也相應(yīng)出現(xiàn)了知識圖譜、對話管理、機(jī)器翻譯等研究方向。
–知識圖譜:基于語義層面對知識進(jìn)行組織后得到的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。
–知識圖譜:基于語義層面對知識進(jìn)行組織后得到的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。
–對話管理:包含閑聊、問答、任務(wù)驅(qū)動型對話。
–對話管理:包含閑聊、問答、任務(wù)驅(qū)動型對話。
–機(jī)器翻譯:由傳統(tǒng)的PBMT方法到Google的GNMT,流暢度與正確率大幅提升。
–機(jī)器翻譯:由傳統(tǒng)的PBMT方法到Google的GNMT,流暢度與正確率大幅提升。
?應(yīng)用:搜索引擎、對話機(jī)器人、機(jī)器翻譯、甚至高考機(jī)器人、辦公智能秘書。
?應(yīng)用:搜索引擎、對話機(jī)器人、機(jī)器翻譯、甚至高考機(jī)器人、辦公智能秘書。
4.AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
4.1.人工智能四要素
1)數(shù)據(jù)
1)數(shù)據(jù)
如今這個(gè)時(shí)代,無時(shí)無刻不在產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。移動設(shè)備、廉價(jià)的照相機(jī)、無處不在的傳感器等等積累的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)形式多樣化,大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如果需要為人工智能算法所用,就需要進(jìn)行大量的預(yù)處理過程。
如今這個(gè)時(shí)代,無時(shí)無刻不在產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。移動設(shè)備、廉價(jià)的照相機(jī)、無處不在的傳感器等等積累的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)形式多樣化,大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如果需要為人工智能算法所用,就需要進(jìn)行大量的預(yù)處理過程。
2)算法
2)算法
主流的算法主要分為傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法快速發(fā)展,近年來因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的發(fā)展到了高潮。
主流的算法主要分為傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法快速發(fā)展,近年來因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的發(fā)展到了高潮。
3)算力
3)算力
人工智能的發(fā)展對算力提出了更高的要求。以下是各種芯片的計(jì)算能力對比。其中GPU領(lǐng)先其他芯片在人工智能領(lǐng)域中用的最廣泛。GPU和CPU都擅長浮點(diǎn)計(jì)算,一般來說,GPU做浮點(diǎn)計(jì)算的能力是CPU的10倍左右。
人工智能的發(fā)展對算力提出了更高的要求。以下是各種芯片的計(jì)算能力對比。其中GPU領(lǐng)先其他芯片在人工智能領(lǐng)域中用的最廣泛。GPU和CPU都擅長浮點(diǎn)計(jì)算,一般來說,GPU做浮點(diǎn)計(jì)算的能力是CPU的10倍左右。
另外深度學(xué)習(xí)加速框架通過在GPU之上進(jìn)行優(yōu)化,再次提升了GPU的計(jì)算性能,有利于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。如:cuDNN具有可定制的數(shù)據(jù)布局,支持四維張量的靈活維度排序,跨步和子區(qū)域,用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運(yùn)算中實(shí)現(xiàn)了矩陣運(yùn)算,同時(shí)減少了內(nèi)存,大大提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
另外深度學(xué)習(xí)加速框架通過在GPU之上進(jìn)行優(yōu)化,再次提升了GPU的計(jì)算性能,有利于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。如:cuDNN具有可定制的數(shù)據(jù)布局,支持四維張量的靈活維度排序,跨步和子區(qū)域,用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運(yùn)算中實(shí)現(xiàn)了矩陣運(yùn)算,同時(shí)減少了內(nèi)存,大大提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
4)場景
4)場景
人工智能經(jīng)典的應(yīng)用場景包括:
人工智能經(jīng)典的應(yīng)用場景包括:
用戶畫像分析基于信用評分的風(fēng)險(xiǎn)控制欺詐檢測智能投顧智能審核智能機(jī)器人機(jī)器翻譯人臉識別
4.2.三者關(guān)系簡述
人工智能:是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
人工智能:是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
機(jī)器學(xué)習(xí):專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。是人工智能的核心研究領(lǐng)域之一,任何一個(gè)沒有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)都很難被認(rèn)為是一個(gè)真正的智能系統(tǒng)。
機(jī)器學(xué)習(xí):專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。是人工智能的核心研究領(lǐng)域之一,任何一個(gè)沒有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)都很難被認(rèn)為是一個(gè)真正的智能系統(tǒng)。
深度學(xué)習(xí):源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。
深度學(xué)習(xí):源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。
自媒體是什么?
有很多人想做自媒體,但是特別糾結(jié),自媒體該怎么做,他們認(rèn)為自媒體特別難,然后就遲遲沒有入手。
那其實(shí)做自媒體難嗎?真的不難,只需要你先去把自媒體注冊好,之后選擇好領(lǐng)域,然后去做就行了,無論是發(fā)布視頻也好,發(fā)布文章也好。
只要是你所選擇領(lǐng)域的你就充分去發(fā)揮就能了,那有人說。我發(fā)布了一段時(shí)間,我感覺沒有內(nèi)容可以發(fā)了,怎么辦?
沒有內(nèi)容可以發(fā)了,我們就停止嗎?肯定不是停止,停止了是逃避,哪怎么辦?你看跟你同領(lǐng)域的那些大咖們,他們接下來發(fā)布的什么內(nèi)容,他們發(fā)布的內(nèi)容到底有哪些。
然后你就去跟著他們學(xué)習(xí),一邊學(xué)習(xí)一邊擴(kuò)展自己的知識面兒,你會發(fā)現(xiàn)你慢慢的在成長,而不是感覺沒有內(nèi)容可寫。
做自媒體最忌沒有內(nèi)容不寫,有靈感了再去創(chuàng)作,這樣永遠(yuǎn)不可能成為大咖,一定是每天都是按部就班,每天都是一點(diǎn)一滴積累,去前進(jìn)的。
這樣才能快速的在自媒體領(lǐng)域成長起來,而不是在那停滯不前,成長緩慢,做自媒體最重要的。就是持續(xù)性的堅(jiān)持,每天持續(xù)不斷地創(chuàng)造內(nèi)容。
不知道創(chuàng)作什么內(nèi)容了,去看,去摸索,去挖掘,去看自己領(lǐng)域的大咖,他們每天都創(chuàng)作什么內(nèi)容,你關(guān)注十個(gè)大咖,你每天就有十個(gè)內(nèi)容素材,你關(guān)注100個(gè),每天就100個(gè)內(nèi)容去創(chuàng)作。
還不夠你每天創(chuàng)作的素材嗎?所以這個(gè)就是我們做自媒體非常簡單的套路,但是很多人就堅(jiān)持不下去為什么?因?yàn)楹芾邸?/p>
請問你們是如何解決的?
自己手機(jī)拍的短視頻聲音特別小,可以在電腦上用快剪輯軟件將視屏聲音增大,具體操作步驟如下:
1、提前在電腦端安裝快剪輯軟件,安裝完畢之后打開軟件,并把手機(jī)拍攝的視屏存儲到電腦的桌面,以備后面進(jìn)行操作。
2、點(diǎn)擊快剪輯主頁面右上角的”新建視屏“按鈕。
3、在彈出的窗口中選擇“專業(yè)模式”。
4、接下來在彈出的視屏窗口的右上角處有一個(gè)本地視屏的按鈕,點(diǎn)擊本地視屏按鈕,添加之前準(zhǔn)備好要增大聲音的視屏。
5、此時(shí)視屏已經(jīng)被放到剪輯欄和剪輯框中了,接下來點(diǎn)擊下方視屏剪輯欄中的視頻旁邊的小喇叭。
6、在彈出的小窗口中,會顯示音量的高低條,然后根據(jù)自己的需求,按住音量條上的點(diǎn)往右拖動,拖到一個(gè)自己認(rèn)為合適的地方就能了。
7、可以點(diǎn)擊頁面的左上方的視頻預(yù)覽窗口進(jìn)行點(diǎn)擊播放預(yù)覽,聽聽聲音是否調(diào)到自己合適的位置,如果聲音還是太小或者太大,可以按照上一步驟進(jìn)行調(diào)節(jié)音量。
8、將調(diào)好的音量的視頻,點(diǎn)擊右下方的保存導(dǎo)出,然后再點(diǎn)擊視頻導(dǎo)出根據(jù)提示填寫視頻名稱就能將增大聲音的視頻保存了。
怎樣把漂亮妹子拍得性感些?
女性身體的美是攝影師永不厭倦的拍攝主題,卻也是出片極端的拍攝對象。優(yōu)秀的攝影師能通過鏡頭展現(xiàn)唯美的女性身體,而普通的拍照者拍出來的作品或許總逃不掉“低俗”的帽子。有情調(diào)卻不低俗的性感寫真怎么拍?這八個(gè)部位的拍攝技巧你一定不能錯(cuò)過。
1、嘴唇
世界上從來就不缺乏對女人美好唇部的描寫:丹唇間玉齒、鶯唇映花老。浪漫的情話在唇間徘徊,誘人的氣息從中滲透。女人的雙唇,性感而迷人。想要拍出性感的唇部,拍攝時(shí)注意讓嘴巴微張,在紅唇中露出隱約的牙齒。必要時(shí)可以添加一些道具作為輔助,小顆的水果、嬌嫩的花,都能襯托出雙唇的誘人。
2、下頜骨
分明的線條感讓下頜骨成為了攝影師拍攝人物時(shí)偏好的拍攝點(diǎn)。拍攝時(shí),最好可以抬起頭,一來可以避免出現(xiàn)雙下巴,二來也能讓下頜骨的線條與脖子的線條連接起來,讓整體看上去更加流暢自然。如果光線充足,下頜骨至下巴處的陰影也會令照片看上去更神秘迷人。
3、脖子至胸口
女孩子都喜歡瘦,胸口的位置算得上是身體上最“皮貼骨”的位置啦!平坦緊致的肌膚,若隱若現(xiàn)的肋骨,這個(gè)位置為大家提供了無盡的想象空間。拍攝時(shí),正面拍攝和側(cè)面拍攝都是可以噠,不過正面拍攝時(shí)要注意畫面都留白,不要讓整片肌膚充滿屏幕。如果想要更性感誘人的效果,不妨在拍攝前運(yùn)動一下出點(diǎn)汗,或是噴點(diǎn)水作人造水珠也能得到一樣的效果!
4、后頸
后頸是個(gè)優(yōu)雅的禁地,平??倳灰活^秀發(fā)擋住而不容易被注意到這里的美。白皙修長的后頸充滿著性感的誘惑,關(guān)于這一點(diǎn),對女性身體之美有著深入研究的大和民族早就用和服加以認(rèn)證。把全身都包得嚴(yán)嚴(yán)實(shí)實(shí)的和服,唯獨(dú)露出脖頸的肌膚線條。拍攝時(shí),只管低頭,讓溫柔傾瀉便好。
5、鎖骨
多少女生都夢想著擁有好看的鎖骨,在穿一字領(lǐng)的衣服時(shí),在佩戴項(xiàng)鏈時(shí),美麗的鎖骨頓時(shí)提升了整個(gè)人的優(yōu)雅氣質(zhì)。深淺適度的骨窩、清晰平直的線條,清爽不油膩,難怪總有人說女人最性感的地方就是鎖骨。拍攝時(shí)不妨在鎖骨上放些小花小草道具,為這份干凈的性感添加幾分柔情。
6、半邊肩膀
圓滑的線條美,讓肩部躋身性感的人體部位榜單,一大片光滑平整的肌膚也提供了更多的創(chuàng)作空間。無論是讓光影灑落,抑或是在這上面描繪花紋,肩部總不會讓人失望。拍攝時(shí),裸露部分的多少也會帶來不同效果。裸露的肌膚多,固然足夠性感,但半遮半掩地裸露少部分肌膚,保留想象空間,能使照片看上去更加誘惑。
7、后背
后背在日常生活中極少被露出,因此保留著最多的新生感,無論是皮膚的顏,還是皮膚的質(zhì)感。拍攝時(shí),有兩種方向,能收獲兩種不同感覺的美。讓后背拱起,能夠突出脊椎骨,顯示出整個(gè)背部的輪廓;若是挺直后背使其收縮,背溝線及其形成的陰影盡情地顯出出了女性的柔和美。
8、手
每個(gè)人身邊一定都不缺乏手控。修長白皙的手指能塑造出不同的線條造型,瘦削的手腕處若隱若現(xiàn)的手骨撩動著你。拍攝時(shí),只需要讓手指靈活地動起來便足夠帶來性感。
以上8個(gè)方面希望能助你拍出好照片。
一個(gè)人做自媒體找什么題材好?
你可寫工作的心得,學(xué)會的體會,其實(shí),你完全可以放開思路,視野擴(kuò)大一些,這樣可寫的內(nèi)容就多得多了。
打個(gè)比方,在談話中,要想使對方愉快高興,選擇適當(dāng)?shù)脑掝}非常重要。
有些人對談話的題材存有誤解,以為只有那些不平凡的事件才值得談。因此,朋友見了面想開口時(shí),就會在腦子里苦苦思索,企圖找一些怪誕的奇聞、驚心的事件或有刺激性的新聞當(dāng)話題。
然而,這種話題畢竟不多。況且,有些轟動社會的新聞,不等你講,人家也許知道了。再者,由于對象不同,某一部分人愛聽的,另一部分人未必對此極感興趣。這樣做必然把話題囿于狹小的圈子里。
其實(shí),人們除了愛聽一些奇聞軼事外,更多的是愛聽與日常生活有關(guān)的普通話題:例如,除了寫一些在學(xué)習(xí)和工作成長過程的感悟外,還可寫生活的瑣事:孩子大了,進(jìn)哪家學(xué)校比較好;花卉被蟲子咬了,該買什么藥;這一周上映的電視,哪一部最值得看……
選擇話題如此,找題材也是如此做:放開思路,你就能找到源源不斷的題材,要求日更就不是難事了!
好奇是人的天性,抓住人的這個(gè)特性,千方百計(jì)地搜集一些國內(nèi)外的奇聞異事進(jìn)行優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作,也能收到好的效果。奇聞軼事包括比如歷史秘聞、奇怪的生活習(xí)俗、釣魚捉魚的行為等,超出潛在閱讀者正常的視野都可以,這些東西讀者們特別愛看。商店賣東西,不可能只賣存貨,而不搞進(jìn)貨吧?那么你平時(shí)的閱讀量就要非常大,涉獵范圍也要廣,才能保證不斷有新鮮事情,激發(fā)你源源不斷的創(chuàng)作靈感。你聽說“聊齋志異”的中國清朝著名小說家蒲松齡吧,學(xué)樣--征稿,付費(fèi)收集大眾的奇聞異事。
如果你想要更多讀者閱讀你的作品,選擇那些讀者最關(guān)心的內(nèi)容,能更好實(shí)現(xiàn)你的目標(biāo)。
每個(gè)人的能力有自己的獨(dú)特之處,不可能面面俱到,所以你需要在自己擅長的和讀者感興趣的交叉點(diǎn)中找到共同點(diǎn):找到自己的側(cè)重點(diǎn),就能增加垂直度,然后再思考用戶基數(shù)是否夠大,能否引起他們的共鳴,能否幫他們塑造某種形象。打通爆點(diǎn)通道,也就是必須找到自己的發(fā)力點(diǎn),通過這一點(diǎn)的爆發(fā),讓自己的能力充分地展現(xiàn)!
我們選擇自己愛好作為垂直深耕的園地,我們在自媒體創(chuàng)作中,選擇的領(lǐng)域不妨廣泛一些。這樣我們就會在今日頭條上不斷地輸出優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。因?yàn)?,我們選擇自己擅長和愛好的領(lǐng)域,遇到困難我們會想辦法去解決這些困難,一旦問題解決了,對工作和生活也有很大的幫助。
專業(yè)的新媒體寫作,首先要判斷一個(gè)主題是否值得寫,接著選擇結(jié)合最近的熱點(diǎn)痛點(diǎn)癢點(diǎn)進(jìn)行構(gòu)思,然后結(jié)合自己的特長確定一個(gè)寫作的主題,列出提綱,進(jìn)入寫作,從初稿到二稿、三稿,不斷修改后直至發(fā)布終稿。
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