운영자의 십계명. 비디오 아트

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1. 물체의 충분한 조명과 고품질 사운드 수신 가능성을 확신하지 못하고 카메라를 켜려고 서두르지 마십시오.

2. 삼각대와 외부 마이크를 준비하십시오. 핸드 헬드 촬영 및 내장 마이크 사용은 촬영의 디자인, 특성으로 인해 작동 또는 기타에 의해서만 정당화됩니다.

3. 파노라마 프레임은 각 샷 프레임의 시작과 끝에서 충분한 길이의 정적이 있어야 합니다.

4. 편집 구의 구성을 용이하게 하는 프레임에서 빠져나와 문자의 구절을 끝내는 것이 좋습니다. 이는 움직이는 물체(동물, 자동차 등)에 적용됩니다.

5. 프레임 안에서 움직이는 사람은 완전한 움직임의 구를 가지고 있어야 하며, 일반적으로 움직이는 물체를 롱샷으로 촬영하는 것이 좋습니다.

6. 파노라마 샷의 가소성은 영화 전체와 특정 에피소드의 템포리듬과 분위기에 따라 결정됩니다.

파노라마 성능의 성격, 구성적 솔루션 및 파노라마 이동의 방향 자체는 운영자의 "성격"이 아니라 에피소드의 의미론적 및 조형적 내용에 따라 결정됩니다.

모든 활동에 참여하는 사람들과 그에 관련된 자연 풍경 및 동물을 촬영할 때 파노라마가 허용될 뿐만 아니라 "일시 중지"를 사용하여 수행하는 것이 좋습니다. 이를 통해 무슨 일이 일어나고 있는지 더 잘 확인하고 확실하게 할 수 있습니다. 신문. 이 경우 기계적인 "둘러보기"는 의미 있는 "검토"로 확실히 전환됩니다.

7. 긴 부분을 촬영할 때 프레임에 들어오는 특정 물체, 세부 사항, 사람의 얼굴에 대해 최소한 단기적인 지연을 적용하는 것이 때때로 필요합니다.

이러한 상황은 감독에게 후속 편집에서 올바른 위치에서 긴 통로를 중단할 수 있는 기회를 제공하며, 영웅의 통로가 엄청나게 길거나 카메라의 긴 파노라마 움직임으로 인해 바로 이 장면을 완전히 포기하지 않을 수 있는 기회를 제공합니다.

8. 텔레비전 프레임은 대규모, 공간 및 파노라마 사진을 촬영할 때뿐만 아니라 "전경"의 최대 사용을 지시합니다.

"전경"이 있는 살아있는 "살아있는" 환경에서 캐릭터를 촬영하면 "외부에서 관찰 효과", 즉 우연히 염탐한 듯한 느낌이 듭니다.

9. 클로즈업에 베팅하세요! 텔레비전 화면의 세부 사항뿐만 아니라 프레임에서 일어나는 일의 본질을 들여다보고 영웅의 눈을 들여다 볼 수있는 기회로 정당화됩니다. 이 모든 것은 절대적으로 사실입니다.

그러나 무엇보다도 클로즈업 촬영은 촬영 환경의 인위성과 인물의 행동, 촬영을 위한 미장센의 관습성을 중화시킨다. 특히, 많은 수의 참가자와 동기식 대화가 있을 때.

일반적인 계획에서는 그러한 감독과 카메라맨의 "구성"이 육안으로 볼 수 있으며 그들이 말하는 모든 "창의적인 요리"가 분명합니다.

무엇보다도 감독은 동기화된 대화 상대를 동일한 프레임에서 서로 인접하지 않고 별도로 촬영할 때 편집하는 것이 훨씬 쉽습니다.

이 경우 "결합" 프레임에서 일치하지 않을 수 있는 포즈나 대화 순서 자체에는 문제가 없습니다. 설치 조작이 완전히 자유롭습니다.

10. 동시 대화를 촬영할 때 "카메라맨십".

동기식 장면을 촬영할 때 2, 3명 이상이 대화에 참여할 때 프레임에 '말하는 머리'만 유지할 필요는 전혀 없는 것 같습니다. 이런 의미에서 일상 생활의 손과 세부 사항, 대담 자의 얼굴, 심지어 영웅 자신의 얼굴까지도 그가 조용히 파트너의 말을들을 때 표현력이 떨어집니다.

듣는 사람이 말하는 사람보다 훨씬 더 흥미로울 때도 있습니다. 따라서 시청자는 보다 포괄적인 방식으로, 즉 동시에 약 2명의 문자에 대한 소리 정보와 시각적 정보를 동시에 수신합니다.

감독의 경우 대화 상대가 서로의 말을 듣고 있는 장면이 있으면 편집 시 텍스트를 자유롭게 조작할 수 있습니다.

그리고 카메라맨이 개처럼 민첩하게 대화에 참여하는 각 사람들의 동기화를 포착할 때마다 매 순간의 "카메라 투척"은 이미 세 번째 또는 네 번째 투척에서 시각적 자극을 유발하기 시작합니다.

그러한 "기술"의 시연은 사람으로 하여금 그것의 부재를 생각하게 한다.

하지만 그렇지 않으면 "아름다운 후작"이라면 모든 것이 괜찮습니다! 모든 것이 아주 좋다"…

간행물: video-notes.blogspot.com

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개발자에 따르면 Eyeriss는 특별히 설계된 아키텍처 덕분에 신경망을 구축할 때 GPU보다 10배 더 효율적입니다. 사실, 연구원들은 아이디어를 비교한 GPU를 지정하지 않았습니다.

개발자는 특별한 세부 사항을 공개하지 않지만 여전히 알려진 것이 있습니다. 프로세서에는 고유한 아키텍처가 있습니다. 개발 과정에서 MIT 전문가들은 가능한 한 많은 독립 실행형 솔루션을 만들려고 했습니다. 결과적으로 각 Eyeriss 코어에는 자체 메모리가 있습니다. 분명히 캐시 메모리에 관한 것입니다. 그 양은 알 수 없습니다. 이를 통해 프로세서는 계산을 수행하기 위해 외부 메모리에 덜 자주 액세스할 수 있으므로 성능이 크게 향상되고 실제로 지연이 무효화됩니다.

둘째, 각 코어는 인접 코어와 통신할 수 있습니다. 이를 통해 말하자면 프로세서 자체의 지연을 최소화할 수 있습니다. 각 코어로 전송되기 전에 코어와 일종의 데이터 압축 기술 간에 작업을 분배하기 위한 특수 블록도 주목할 가치가 있습니다.

회의에서 개발자들은 객체 인식에 관여하는 그러한 프로세서 중 하나를 기반으로 하는 신경망을 시연했습니다. 이러한 작업에 하나의 프로세서만 포함된 것은 이번이 처음이라는 점은 주목할 가치가 있습니다.

중요한 요소는 Eyeriss의 낮은 전력 소비입니다. 정확한 데이터를 제공하지는 않았지만 솔루션이 소형 모바일 장치에 사용될 수 있다고 말했습니다. 일반적으로 이러한 프로세서는 가까운 미래의 자동차, 특히 무인 차량에 매우 유용할 수 있습니다.

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