обучение пэчворку в академии Burda
Очный курс
6 500 руб
Купить
Смотреть программу
Сложность: средний
Дата старта: 14.05.2023
Тип: Технология пошива
В очный курс включено
- 4 очных занятия с преподавателем в группе.
- Знания, которые позволят вам грамотно создавать изделия в технике лоскутного шитья.
- Вдохновляющая творческая атмосфера и компания единомышленников, увлеченных общим делом!
Программа курса
Ткани для пэчворка и их особенности.
Изучение необходимых инструментов и основных схем в пэчворке.
Способы ускоренного раскроя ткани и сборки блоков.
Поэтапное создание различных блоков из тканей (квадраты, треугольники, закругленные элементы и т.д.).
Декоративная стежка и украшение готовых блоков. Соединение блоков в изделие.
Купить
97% наших клиентов
оценивают содержание
Работы учеников
2
Автор
Ирина Асмандярова
3
Автор
Вероника Сытько
1
Автор
Елена Халиуллова
1
Автор
Дарья Табатчикова
Итого к оплате: 6 500 руб
Поле обязательно для заполнения.
Необходимо указать имя
Поле обязательно для заполнения.
Необходимо указать телефон
Нажимая кнопку «Записаться»,
Вы соглашаетесь с условиями оферты
Пэчворк: вернувшийся тренд 70-х
Пэчворк – лоскутная техника шитья (от англ. patchwork – мешанина, ералаш), креативный и экологичный тренд 2022 г. Именно пэчворк выделяется своей неповторимостью, яркостью и самобытностью среди многих других видов рукоделия. Эта старинная техника шитья из лоскутов ткани напоминает текстильную мозаику или конструктор, соединяющий воедино кусочки разнообразных тканей.
Изделия, выполненные в этой технике, — особенные, яркие и неординарные. Они покоряют сердца не только стилистов, артистов, it-girls и всех, влюбленных в моду, но и адептов осознанного потребления – одежда обретает вторую жизнь, становясь частью новых релизов.
Немного истории
Точную дату и имя создателя техники пэчворк назвать невозможно, но первые найденные изделия, сделанные в ней, датированы примерно 980 г. до н.э. Необходимость использования остатков тканей появлялась в разных уголках мира. В Англии лоскутное шитье стало популярным в результате запрета на продажу индийского ситца в 1700-х гг. во время промышленной революции. Остатками ткани украшали льняные и шерстяные вещи, а иногда из обрезков создавали цельные изделия. На Руси лоскутное шитье было известно и до XVIII в. В целях экономии остатки ткани не выбрасывались, из них изготавливали преимущественно предметы быта: одеяла, наволочки и покрывала.
Как декоративное искусство пэчворк появился в России в XIX в., когда в страну стали ввозить ткани из-за рубежа. Возникли разные техники лоскутного шитья. Обычно в технике пэчворк шились одеяла, которые по традиции дарили на свадьбу и рождение ребёнка.
Покрывало в стиле пэчворк
После Великой Отечественной Войны техника лоскутного шитья стала ассоциироваться с бедностью: из-за дефицита ткани одежда шилась из лоскутов и остатков. В 1971 г. Ив Сен-Лоран возродил интерес к технике лоскутного шитья, продемонстрировав модель платья по мотивам творчества нидерландского художника Питера Мондриана.
Именно Лоран предвосхитил новое направление моды — увлечение фольклорным романтизмом и открыл дорогу лоскутному шитью в мир fashion.Для этого вида рукоделия используются разнообразные ткани преимущественно с низким уровнем усадки:
- хлопчатобумажная ткань
проста в работе, не линяет и не скатывается, идеально подходит для домашнего текстиля
- шёлк/атлас/сатин
пожалуй, одни из самых красивых тканей, которые идеально подходят для техники пэчворк
- лён
экологичный и натуральный лён также идеален для данной техники: долговечный и приятный к телу, он отлично охлаждает в жаркую погоду
- шерсть
эластичная и немнущаяся шерсть – ещё один вариант ткани для пэчворк
- драп
износоустойчивый и долговечный драп, который согреет в самую холодную погоду
Пэчворк сегодня
В 2020-2022 гг. апсайклинг-коллекции – один из самых главных модных трендов. Многие известные бренды и локальные дизайнеры не побоялись дать вторую жизнь старым вещам.
Дебютная коллекция Габриэлы Херст для Chloé осень-зима 2021/22
Chanel осень-зима 2021/22
Изделия в технике пэчворк – отлично «вписываются» в концепцию апсайклинга. Буквальный перевод «upcycling» — «более широкое применение», то есть – создание новых предметов гардероба, аксессуаров и украшений для их вторичного использования. Следуя принципу zero waste – текстильные обрезки и вещи, бывшие в употреблении используются для создания новых, эксклюзивных и неповторимых вещей в том числе и в технике лоскутного шитья. Изделия, выполненные в этой технике, являются симбиозом оригинальности, самобытности, экологичности и осознанного отношения к окружающей среде, ведь лоскутная техника – способ вторичной переработки ткани. Сегодня техника пэчворк — не только способ выразить себя и быть в тренде, но и своеобразный ответ кризисному периоду. Популярность техники лоскутного шитья привела к тому, что в коллекциях стали появляться принты в стиле пэчворк. А это уже настоящие признание! К ней прибегают не только локальные дизайнеры, но и известные модные дома. Изделия в стиле пэчворк были представлены в коллекциях Versace, Chanel, Chloé, Burberry, Dolce & Gabbana и других брендов.
Дженнифер Лопес в юбке-макси в стиле пэчворк
Griff на премии MTV Europe Music Awards
Настольный плейлист Рисунок, лоскутное одеяло, смайлик, интернет-радио, знак png
- смайлик, png
- интернет-радио,
- знак,
- обои для рабочего стола,
- смайлик,
- 8trackscom,
- потоковое мультимедиа,
- с тегами,
- мы сердце это,
- улыбка,
- плейлист,
- пэчворк,
- бумага,
- счастья,
- рисунок, марка
- ,
- арт,
- желтый,
- png,
- прозрачный,
- скачать бесплатно
Информация PNG
- Размеры
- 1024x1024px
- Размер файла
- 1,4 МБ
- Тип MIME
- Изображение/png
Изменение размера онлайн png
ширина (пкс)
высота (пкс)
Лицензия
Некоммерческое использование, DMCA Свяжитесь с нами
Что технологии распознавания лиц означают для нашей конфиденциальности?
Lens|Что технологии распознавания лиц означают для нашей конфиденциальности?
https://www.nytimes.com/2018/07/18/lens/what-do-facial-recognition-technologies-mean-for-our-privacy. html
Реклама
Продолжить чтение основного сюжета
Ленс
«Студент философии», из серии «Дух — это кость». Кредит… Адам Брумберг и Оливер Чанарин/MACKДжордан Г. Тейчер
Весной 2016 года мировая пресса бурлила вокруг нового приложения FindFace, позволяющего пользователям найти чей-то профиль в российской социальной сети «ВКонтакте», просто загрузив фотографию этого человека. Когда об этом узнал российский фотограф Егор Цветков, он решил попробовать.
Он фотографировал незнакомцев в метро в Москве и Санкт-Петербурге, запускал фотографии через приложение и за считанные секунды отследил многие из их профилей. Для своей серии «Твое лицо — большие данные» г-н Цветков разместил свои фотографии из метро рядом с изображениями, которые он нашел в их профилях ВКонтакте.
«Этот проект можно было бы назвать фотопроектом, — сказал он по электронной почте, — но для меня он существует в сфере медиа-активизма».
Документируя стремительный переход человека от анонимности к идентификации, г-н Цветков хочет, чтобы его диптихи продемонстрировали мощь и доступность современных систем распознавания лиц, а также угрозу, которую они представляют для конфиденциальности. Но его проект не визуализирует решающую середину этого перехода, а именно процесс, с помощью которого системы распознавания лиц анализируют особенности людей, чтобы идентифицировать их. Это упущение в значительной степени связано с технологическими ограничениями: системы распознавания лиц являются программными приложениями и работают вне поля зрения.
Однако за кулисами эти системы играют все более важную роль в повседневной жизни. Исследователи Джорджтаунского закона подсчитали, что в 2016 году половина всех взрослых американцев находится в базах данных правоохранительных органов по распознаванию лиц. Магазины используют эту технологию для выявления магазинных воров. Facebook использует его, чтобы предлагать имена людей на загруженных пользователями фотографиях. Apple полагается на него, чтобы владельцы iPhone X могли разблокировать свои устройства, а автопроизводители начинают использовать его, чтобы водители могли разблокировать свои автомобили.
Как система распознавания лиц определяет, что делает лицо различимым, и как это определение может повлиять на то, как влиятельные государственные и частные учреждения видят людей? Горстка фотографов раздвинула технологические границы фотографии, чтобы исследовать эти ответы визуально. Их результаты можно рассматривать как представитель нового типа портретной фотографии, который объединяет математику и эстетику, чтобы преодолеть разрыв между человеческим и машинным зрением.
«Image Operations», 2018. Предоставлено… Тревор Паглен/Metro Pictures, Нью-Йорк «Image Operations», 2018. Предоставлено… Тревор Паглен/Metro Pictures, Нью-Йорк«Если вы находитесь в универмаге, использующем распознавание лиц, он записывает изображение вашего лица, но это изображение, так сказать, представляет собой набор единиц и нулей, используемых алгоритмом», — сказал Тревор Паглен, специалист по распознаванию лиц. художник-концептуалист и стипендиат MacArthur Fellow 2017 года. «Ни в одном месте в этом цикле нет изображения в нативной форме, которое может просматривать человек».
Но г-н Паглен сказал, что люди заслуживают возможности визуализировать, как системы распознавания лиц понимают человеческое лицо, тем более, что эти системы становятся все более распространенными. Возможно, они становятся самым важным способом идентификации людей.
«Паспорт, водительское удостоверение и бейдж сотрудника — это пережитки аналоговой эры, инструменты последней инстанции сотрудников службы безопасности, которые в противном случае пассивно наблюдают за невидимой электронной транзакцией между людьми и машинами», — писал Джон П. Джейкоб в каталог «Тревор Паглен: невидимые места», выставки работ г-на Паглена в Смитсоновском музее американского искусства до января.
В своей серии «Это началось как военный эксперимент» г-н Паглен пересматривает основополагающий момент в развитии технологии распознавания лиц. Десять портретов государственных служащих в работе взяты из базы данных, составленной для программы FERET Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны.
Первоначально сделанные в 1990-х годах фотографии использовались для разработки и тестирования ранних алгоритмов распознавания лиц, в том числе многих из них, которые проложили путь для сегодняшних коммерческих систем. В качестве постоянного художника в Стэнфордском университете в прошлом году г-н Паглен работал с исследователями и студентами, чтобы определить и воспроизвести ключевые точки — расположение основных черт лица — которые алгоритмы распознавания лиц измеряют, чтобы отличить одного человека от другого.
«Это началось как военный эксперимент», 2017. Предоставлено… Тревор Паглен / Metro Pictures, Нью-Йорк Место посадки оптоволоконного кабеля, подключенное АНБ, в Кеаваула, Гавайи. 2016. Кредит… Тревор Паглен/Metro Pictures, Нью-Йорк «Золотой артефакт», 2013. Кредит… Тревор Паглен/Metro Pictures, Нью-Йорк «Фанон» из серии «Даже мертвые не в безопасности». 2017. Кредит … Тревор Паглен / Metro Pictures, Нью-Йорк«Это больше похоже на снятие отпечатков пальцев, чем на классический портрет», — сказал мистер Паглен.
Примерно в то же время г-н Паглен использовал метод распознавания лиц по собственному лицу, чтобы изобразить мертвых политических, художественных и научных радикалов для серии под названием «Даже мертвые не в безопасности». С помощью этого метода система вычитает из чьего-то лица черты, которые есть у него общего с другими лицами в базе данных, сохраняя разницу в виде своего рода личного штрих-кода. Используя этот штрих-код, система могла легко распознать лицо того же человека на других изображениях. Однако зритель-человек, скорее всего, сочтет размытые призрачные визуализации этих штрих-кодов, созданные г-ном Пагленом, лишь скромным сходством с изображенным человеком.
«То, что вы видите, не является фотореалистичным изображением лица», — сказал он. «Вы видите изображение, которое представляет собой наиболее вероятное статистическое распределение значений пикселей на изображении этого человека».
Технология распознавания лиц, как показывают эти изображения, лучше всего подходит для распознавания статистически достоверной личности, а не для точного определения сходства с человеком. Портреты в «Дух — это кость» Оливера Чанарина и Адама Брумберга служат еще одним доказательством. Для их создания художники использовали систему распознавания лиц, разработанную инженерами-программистами в Москве для обеспечения общественной безопасности и наблюдения за пограничным контролем. В одно мгновение система зафиксировала желающих участников, в том числе Екатерину Самуцевич из Pussy Riot, с разных ракурсов, чтобы построить трехмерные модели их голов с низким разрешением. Модели, лишенные теней и прорисованные сквозь грубую лоскутную мозаику фрагментов, в конечном счете выглядят скорее гуманоидными, чем человеческими.
«Ученик мясника», из серии «Дух — это кость». Кредит… Адам Брумберг и Оливер Чанарин/МАК «Философ», из серии «Дух — это кость». Кредит… Адам Брумберг и Оливер Чанарин/MACK«Это представление о фотографии как о гуманистическом стремлении ушло в прошлое, — сказал г-н Чанарин.
Недовольство способностью фотографического портрета адекватно схватывать суть объекта восходит к зарождению жанра в XIX веке. Ян фон Бреверн, профессор истории искусств Свободного университета Берлина, сказал, что неудовлетворенность коренится в «разрыве между тем, что ожидалось от тогдашней новой среды фотографии, и тем, что она на самом деле давала».
«Как технический носитель, он считался «точным» — и действительно, самые ранние отчеты о фотографии говорят об этой предполагаемой точности», — сказал он по электронной почте. «Но на самом деле это давало очень специфическую точность — такую, которая не обязательно соответствовала тому, что натурщики ожидали от портретов в то время».
Сообщения о современных системах распознавания лиц часто вызывают аналогичные ожидания в отношении точности. Но в «Машиночитаемом Хито», сетке портретов немецкого художника Хито Штайерла, г-н Паглен разуверяет зрителей в этом понятии. Под каждой фотографией г-жи Штайерл г-н Паглен включает анализ системы распознавания лиц ее эмоционального состояния и пола, среди других характеристик. Результаты значительно различаются. Например, анализ пола г-жи Штайерл меняется в зависимости от того, улыбается она или хмурится. Откуда именно эта система взяла свои представления о мужественности и женственности?
Фрагмент «Машиночитаемого Хито», 2017 г. Кредит… Тревор Паглен/Metro Pictures, Нью-ЙоркПоказывая зрителям в четких визуальных терминах, как системы распознавания лиц читают и понимают людей, г-н Паглен, г-н Чанарин и Мистер Брумберг хочет помочь зрителям усомниться в точности их восприятия. В конечном счете они хотят, чтобы зрители посмотрели за пределы собственной оболочки анонимности систем и увидели эти системы такими, какие они есть: продуктом человеческих существ со своими собственными предрассудками и предпочтениями.
«Когда мы говорим о подобных технологиях, — сказал г-н Паглен, — главные вопросы, которые вы должны задавать в начале и в конце дня, — это: «Чим интересам служат эти конкретные технологии и за чей счет они они приходят? Тревор Паглен зарегистрирован на в Instagram .