Изображения по запросу «layer multiple compositions for a deep-space effect»

"Запечатлейте многослойное величие древнего дерева, чьи корни уходят глубоко в Землю, каждый корень пронизывает множество взаимосвязанных местообитаний. Используйте смесь цифровой живописи и фотореалистичных стилей на фоне, который переходит от небесного ночного неба к оживленному лесу, далее в подземную пещеру и, наконец, в неземное подводное царство. Над землей используйте такие элементы, как светящиеся грибы, небесные тела и сложные текстуры коры. По мере того, как взгляд зрителя перемещается вниз, плавно переходите к местам обитания с кристаллическими образованиями, подземной фауной, биолюминесцентными растениями и фантастическими морскими существами. Каждая среда обитания должна быть соединена и смешана корнями дерева, которые служат повторяющимся мотивом на протяжении всего произведения. Применяйте гармоничную цветовую гамму, переходящую от глубокого синего и сияющего пурпурного на поверхности к сияющей зелени и мерцающему золоту по мере углубления. Используйте динамическое освещение, чтобы создать глубину и подчеркнуть уникальные элементы в каждом слое. Накладывайте различные цифровые мазки кисти, текстуры и световые эффекты для создания многомерного, сложного эффекта ".

"Поймайте иронию того, что смартфон делает селфи с помощью группы классических ретро-гаджетов, таких как пейджер, гибкий диск и поворотный телефон. Используйте причудливый стиль, вдохновленный Жаном Жюльеном, для создания юмористического, но заставляющего задуматься эффекта на фоне современного домашнего интерьера с вывеской "Умный дом". Включите такие элементы, как селфи-палочки, речевые пузыри с надписью "Скажи сыр!" и эмодзи. Примените минималистичную цветовую гамму с пастельными и приглушенными тонами, чтобы персонажи выглядели эффектно. Используйте мягкое естественное освещение с подсветкой по краям, чтобы выделить устройства. Накладывайте различные векторные композиции для создания многомерного эффекта. Текст для включения: Воспоминание о четверге: когда у гаджетов не было фильтров.", типографика, 3d-рендеринг, фото, постер, кинематографический, живопись, мода, продукт, иллюстрация, аниме, архитектура, темное фэнтези, яркий, граффити, портретная фотография, фотография дикой природы, концептуальное искусство, укие-э

Я визуализирую увлекательный дизайн футболки в японской тематике, который прославляет богатую культуру и наследие Японии. В центре дизайна - прекрасно проработанная японская маска, представляющая персонажа театра Но или кабуки, с замысловатыми выражениями лица и узорами. Окружите маску элементами традиционного японского искусства, такими как нежные цветы сакуры, изящные рыбки кои и изящная каллиграфия. Фон должен повторять текстуру традиционной японской бумаги, придавая дизайну аутентичности. Вся композиция должна быть выдержана в сложной и гармоничной цветовой палитре с глубокими синими, насыщенными красными и тонкими золотыми акцентами. Дизайн футболки должен отражать суть японского искусства, театра и символизма. векторный дизайн футболки, минималистичный стиль рисования тушью, точка схода на белой бумаге, Нанесите на сцену эффект акварельного всплеска в черно-белых тонах с тщательно подобранными красными и синими акцентами, чтобы выделить Android. Гарантируйте, что рисунок органично вписывается в дизайн, придавая ему кинематографическое качество, напоминающее 3D-визуализацию или иллюстрацию, подходящую для плаката. Оставьте достаточно свободного пространства вокруг дизайна для максимального эффекта.

Я визуализирую увлекательный дизайн футболки в японской тематике, который прославляет богатую культуру и наследие Японии. В центре дизайна - прекрасно проработанная японская маска, представляющая персонажа театра Но или кабуки, с замысловатыми выражениями лица и узорами. Окружите маску элементами традиционного японского искусства, такими как нежные цветы сакуры, изящные рыбки кои и изящная каллиграфия. Фон должен повторять текстуру традиционной японской бумаги, придавая дизайну аутентичности. Вся композиция должна быть выдержана в сложной и гармоничной цветовой палитре с глубокими синими, насыщенными красными и тонкими золотыми акцентами. Дизайн футболки должен отражать суть японского искусства, театра и символизма. векторный дизайн футболки, минималистичный стиль рисования тушью, точка схода на белой бумаге, Нанесите на сцену эффект акварельного всплеска в черно-белых тонах с тщательно подобранными красными и синими акцентами, чтобы выделить Android. Гарантируйте, что рисунок органично вписывается в дизайн, придавая ему кинематографическое качество, напоминающее 3D-визуализацию или иллюстрацию, подходящую для плаката. Оставьте достаточно свободного пространства вокруг дизайна для максимального эффекта.

Технология секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) дает возможность изучать биологические проблемы на клеточном уровне. Идентификация типов отдельных клеток с помощью неконтролируемой кластеризации является основной целью анализа данных scRNA-seq. Хотя недавно был выдвинут ряд предложений по методам кластеризации отдельных ячеек, лишь немногие из них учитывали как поверхностную, так и глубокую потенциальную информацию. Поэтому мы предлагаем основанный на автоэнкодировании графиков метод кластеризации интеграции отдельных ячеек, scGASI. Основываясь на нескольких наборах функций, scGASI объединяет глубокое встраивание функций и восстановление сходства данных в единой структуре для изучения согласованной матрицы сходства между ячейками. scGASI сначала создает несколько наборов функций. Затем, чтобы извлечь глубокую потенциальную информацию, встроенную в данные, scGASI использует графический автоэнкодер (GAEs) для изучения низкоразмерного скрытого представления данных. Далее, чтобы эффективно объединить глубокую потенциальную информацию в пространстве встраивания и неглубокую информацию в необработанном пространстве, мы разрабатываем многоуровневую стратегию интеграции ядра для самовыражения. Эта стратегия использует модель самовыражения ядра с многоуровневым объединением подобий для изучения матрицы подобия, разделяемой необработанными пространствами и пространствами встраивания данного набора функций, и механизм консенсусного обучения для изучения консенсусной матрицы сходства по всем наборам функций. Наконец, консенсусная матрица аффинности используется для спектральной кластеризации, визуализации и идентификации генных маркеров. Крупномасштабная проверка реальных наборов данных показывает, что scGASI обладает более высокой точностью кластеризации, чем многие популярные методы кластеризации., фото

Технология секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) дает возможность изучать биологические проблемы на клеточном уровне. Идентификация типов отдельных клеток с помощью неконтролируемой кластеризации является основной целью анализа данных scRNA-seq. Хотя недавно был выдвинут ряд предложений по методам кластеризации отдельных ячеек, лишь немногие из них учитывали как поверхностную, так и глубокую потенциальную информацию. Поэтому мы предлагаем основанный на автоэнкодировании графиков метод кластеризации интеграции отдельных ячеек, scGASI. Основываясь на нескольких наборах функций, scGASI объединяет глубокое встраивание функций и восстановление сходства данных в единой структуре для изучения согласованной матрицы сходства между ячейками. scGASI сначала создает несколько наборов функций. Затем, чтобы извлечь глубокую потенциальную информацию, встроенную в данные, scGASI использует графический автоэнкодер (GAEs) для изучения низкоразмерного скрытого представления данных. Далее, чтобы эффективно объединить глубокую потенциальную информацию в пространстве встраивания и неглубокую информацию в необработанном пространстве, мы разрабатываем многоуровневую стратегию интеграции ядра для самовыражения. Эта стратегия использует модель самовыражения ядра с многоуровневым объединением подобий для изучения матрицы подобия, разделяемой необработанными пространствами и пространствами встраивания данного набора функций, и механизм консенсусного обучения для изучения консенсусной матрицы сходства по всем наборам функций. Наконец, консенсусная матрица аффинности используется для спектральной кластеризации, визуализации и идентификации генных маркеров. Крупномасштабная проверка реальных наборов данных показывает, что scGASI обладает более высокой точностью кластеризации, чем многие популярные методы кластеризации., фото