Фото тюнинг 2109: Лучшие фото тюнинга ВАЗ 2109 — Автозапчасти для иномарок — Продажа и подбор автозапчастей на иномарки

Тюнинг ВАЗ 2109. По прямой — журнал За рулем

Тюнинг ВАЗ 2109. По прямой

Опознать в белой «девятке» нечто сверхъестественное не просто. Суть выдает только шильдик «K.ART» на задней двери. Стоит присмотреться: из этого тюнинг-ателье выехало немало достойных автомобилей. Так и есть — в скромной с виду «девятке» скрывается 180-сильный двигатель, спортивная подвеска, трансмиссия — в общем, все, что нужно для побед на дрэг-рейсинге. Говорят, в гонках по прямой профессионализм пилота не так важен, как в ралли или кольцевых гонках. Главное — машина. Чтобы заявиться на гонку и не выглядеть «чайником», нужно завести под капотом что-то очень достойное…

Год назад к этому белому хэтчбеку данные слова не относились, хотя уже тогда автомобиль был оборудован спортивными сиденьями, 350-миллиметровым рулем, доработанным мотором с 16-клапанной головкой блока. Владельцу показалось этого мало, и когда бюджет стал соответствовать его желаниям, ВАЗ-2109 был немедленно отправлен в фирму «K. ART» с заданием — выжать из модели максимум. Тюнеры такие формулировки обожают…

В основе проекта лежат толстостенный блок цилиндров, новый коленвал, кованые поршни и шатуны, обеспечившие рабочий объем двигателя чуть менее 1800 кубических сантиметров. В головку блока цилиндров, предварительно отполированную и отшлифованную, поставили пару спортивных распредвалов и титановые клапана. Для точной настройки газораспределения штатные шкивы заменили на шкивы Вернера, иначе говоря — «разрезные шестерни». Здесь же дроссельная заслонка увеличенного диаметра и ресивер большого объема. Штатный блок управления двигателем уступил место контроллеру «Корвет», настроенному фирмой «АбиТ», пользующейся уважением у российских спортсменов и серьезных тюнеров. Этими и еще многими другими переделками мощность мотора удалось повысить до 180 л.с. Максимальный крутящий момент составил около 20 кг на метр. Чтобы прирост «л.с.» и «Н*м» перетек в уменьшение времени разгона, в трансмиссии использовали главную пару 4,3 и 18 ряд, добавили шестую передачу, дисковую блокировку и металлокерамическое сцепление. Выпускную систему в «K.ART» собрали сами из деталей местного изготовления. Исключение лишь задняя «банка» Supersprint серии Mega.

Мега-мотор был построен, но стандартная подвеска разве может быть готова к таким трудностям? И опять за работу. Штатные стойки заменили на амортизаторы собственного производства с выносными резервуарами (такие используют раллисты). Пружины взяли от KW. Опоры — SS20. Внедрили и распорку стоек.

Однако после первых испытаний на Невском кольце выяснилось, что катастрофически не хватает стабилизаторов поперечной устойчивости — машина кренится. Хотя для дрэгстрипа это не важно, хозяин собирается исправить этот недочет в ближайшее время.

Чтобы обезумевший от мощности автомобиль научился вовремя останавливаться, на переднюю ось поставили тормоза 14’’, на заднюю — пару 13’’. Интересно, что главный тормозной цилиндр и «вакуумник» оставили штатными. Мастера считают, что эти детали отлично справляются со своими обязанностями.

Благотворно сказались на управляемости 15-дюймовые кованые диски Slik и шины Yokohama AVS Sport. Покрышки — те вовсе чемпионские, такие же пару месяцев назад принесли новый рекорд на северной петле Нюрбургринга. Всего 7 минут 32 целых и 52 сотых секунды понадобились «заряженному» Gemballa Porsche Biturbo GTR 600, Вольфгангу Кауфманну, экс-пилоту Формулы-3 и серийным шинам Yokohama AVS Sport, чтобы побить прежнее достижение.

Звук настроенной выпускной системы для многих приятнее самой любимой мелодии, но отличная «озвучка» никогда не повредит. В том числе и «заряженному» автомобилю. Головным устройством был выбран ресивер Alpine модели 9833. Сигнал, проходящий через активный кроссовер, передается на три усилителя марки Kicx. Спереди установлены два «высоких» и два «средних» динамика той же марки. Сдвоенные пищалки встроены в накладки из стоек ветрового стекла, а 16-сантиметровые мидбасы попарно расположились в дверях. Среднечастотники Kicx интегрированы по бокам торпедо. К усилителю подключен 15-й сабвуфер Eclipse (стоит в багажнике). На помощь аккумулятору пришли два 1,2-фарадных конденсатора, снабжающих батарею дополнительной энергией. Жаль, что реальный звук описать невозможно… даже если украсить речь специальными терминами. Интересно, что владелец самостоятельно проектировал количественное и качественное оснащение автомобиля звуком. Вот только подготовку салона и саму инсталляцию доверил профессионалу. Под колонки сделаны специальные подиумы, а торпедо и сиденья перешиты кожей. Еще один намек на спорт — руль OMP.

Как только автомобиль выехал из бокса, Алексей не теряя времени, направил колеса на дрэг-рейсинг. Первые же тесты автомобиля показали его как грозного оппонента самым достойным из присутствовавших. Поначалу пилот белой «девятки» с непривычки даже не мог использовать потенциал своего автомобиля, но когда акклиматизировался — заставил расстроиться VW Vento VR6 и пару «заряженных» собратьев-«тазиков». Отрыв на финише был в несколько корпусов!

Сейчас хозяин думает заняться и экстерьером авто. Пока его отличают лишь крупные белые колеса, тюнинговые фонари в стиле Lexus, плюс передние, собранные из компонентов Hella. Придает некоторый пафос алюминиевое регулируемое антикрыло. Зимой хозяин «девятки» будет искать новые бамперы и пороги. Возможно, это будет реплика Miller или Lukoil Racing, а может, что-то новое.

Фото Ивана СИМОНОВА (RPM)

ВАЗ Девятка (2109, 21099) — фото видео, технические характеристики, отзывы, тюнинг Лады

«Восьмерка» произвела на советских автолюбителей огромное впечатление. Многие были поражены отличной управляемостью и динамикой этого автомобиля, однако у него были и недостатки. Главный из них − низкая практичность по причине трехдверного кузова. Концерн решил это исправить и постепенно расширил кузовную гамму модели…

Содержание статьи:

ВАЗ 2109

«Девятка» стала логичным продолжением 2108. Ее история существования начинается с 1986 года. Перед покупателями машина предстала в образе хэтчбека с пятью дверьми, что существенно повышало ее утилитарные возможности.

Инженеры несколько изменили габариты и пропорции кузова 2109 относительно Восьмой модели. В частности, стоит отметить новые боковины и менее массивные передние двери, которые лишили облик автомобиля стремительности, но позволили сделать дверные проемы сзади нормальных размеров.

ВАЗ 21099

Идея создания седана на базе моделей 2108/2109 не давала покоя создателям с самого момента запуска их в серию. Дело в том, что в СССР, даже в 80-х годах, автомобиль все еще по-прежнему являлся роскошью и покупатель предпочитал современным «Самарам» проверенную временем «классику», которая имела более вместительный багажник и удобный салон.

В связи с этим, руководству ВАЗ постоянно поступали письма от советских автолюбителей с требованиями выпустить новый седан. В Тольятти прислушались к этим требованиям и в 1990 году запустили в серийное производство Lada 21099.

Советские автомобилисты встретили новинку с нескрываемым восторгом. Ведь, она соответствовала все необходимым на тот момент требованиям − наличие вместительного багажника, а также приемлемого комфорта за счет двух дополнительных задних дверей.

Конструктивные различия

Чем отличается 2109 от 21099?

Несмотря на то, что эти два автомобили весьма схожи, между ними все же присутствуют некоторые отличия.

Так, 21099 имел следующие особенности:

1. Иную конфигурации решетки радиатора.
2. Панель приборов с наличием тахометра (ранние версии).
3. Увеличенный на 20 сантиметров задний свес кузова.

Вариации

ВАЗ 2109 и 21099 имели модификации, имеющие идентичные технические характеристики.

Поэтому, логичней представить лишь силовые агрегаты, которыми оснащались данные модели:

• Мотор 1.3 литра с отдачей в 64 лошадиные силы.
• Двигатель 1.5 литра, выдающий 70 сил.
• Установка 1.5 литра с инжекторной системой впрыска топлива. Развивает 78 «лошадей».

Все моторы комплектовались механической трансмиссией на пять ступеней.

Читайте также: ВАЗ (Lada) 2107 − на высшей ступени иерархии

Стоит отметить, что поздние версии Лада 21099 получили мотор 1. 6 литра, выдававший 81 лошадиную силу. Кроме того, в его силовой гамме отсутствовал агрегат 1.1 литра, которым оснащались и «Девятка» и «Восьмерка».

О предпочтениях автомобилистов

Отзывы владельцев об этих автомобилях мало чем различаются друг от друга. Модели конструктивно схожи и имеют одинаковые недостатки. Основные из них − сильная коррозия кузова, а также салон, который гремит на неровностях.

Многие проводят тюнинг своими руками. Доработки, по большей части, касаются незначительного изменения внешнего вида, салона. Пример тюнинга можно без проблем отыскать на просторах интернета − почитать соответствующие статьи либо посмотреть видео.

Рыночная стоимость

Авто	Цена (рублевая)
ВАЗ 2109	от 25 до 100 тысяч
ВАЗ 21099	от 30 до 130 тысяч

Испытание

Ничего лишнего

Эти два автомобиля выглядят вполне привлекательно. Их дизайн лишен вызывающих решений, однако он гармоничен и продуман. «Девятка» имеет более стремительный профиль кузова, в то время как 21099 более степенен, респектабелен.

По части геометрической проходимости незначительное преимущество у 2109 − за счет более коротких свесов кузова. А вот, ездить по ухабам на 21099 проблематичнее по причине длинной кормы.

Удобно и уютно

Интерьер обоих «Самар» идентичен. Стоит заранее оговориться, что качество материалов отделки далеко от идеала − повсюду жесткий, гулкий пластмасс. Безусловно, пластик позволил снизить вес автомобилей, однако он лишил ВАЗовские модели того налета роскоши, которым славятся Жигули классического семейства. В то же время, эргономика хороша и отвлекаться от дороги не приходится благодаря компактному расположению органов управления.

Упругие передние кресла обеспечивают неплохую фиксацию тела. Однако, рослый водитель пожалуется на недостаток регулировки своего сиденья в продольной плоскости. На заднем диване вольготно только двум пассажирам, и при условии роста менее 175 сантиметров.

Что касается багажного отделения, то между 2109 и 21099 здесь есть отличия. У «Девятки» объем багажника составляет 270 литров, в то время как у его более практичного соплатформенника данный показатель равен уже 400 литрам.

Читайте также: ВАЗ 2106 − эталон «классики»

Знакомые повадки…

Наиболее востребованный мотор для обоих авто − установка 1.5 литра, выдающая 70 лошадиных сил. Такой агрегат обладает неплохим подхватом в зоне средних оборотов, а чувствительная педаль акселератора усиливает ощущения от разгона.

Механическая трансмиссия со сближенным передаточным рядом дает возможность неплохо реализовать потенциал мотора на первых трех передачах, однако четкость переключений, избирательность передач посредственные.

Читайте также: ВАЗ 2105 − по канонам времени

ВАЗ 21099 относительно 2109 немного устойчивей на высокой скорости. Однако, в поворотах «Девятка» кажется более цельной и имеет лучшую устойчивость на дуге. Рулевое управление информативное, но длинная рулевая рейка лишает баранку чувствительности в нулевой зоне.

Длинноходная подвеска уверенно отрабатывает неровности, не пробивая при полной загрузке салона. Хотя, она жестковата, поэтому не может обеспечить высокую плавность хода даже на мелких ухабах.

Фото ВАЗ 2109, 21099:

Тюнинг салона ВАЗ 2109 (девятки) своими руками в домашних условиях с фото

Автор Максим Коновалов На чтение 19 мин. Просмотров 2 Опубликовано 26.08.2021

Автомобиль ВАЗ 2109 часто подвержен тюнингу. Причина заключена в низкой цене автомобиля и наличии ряда недоработок, которые водители пытаются устранить путем усовершенствования внешнего вида и технических характеристик машины.

Внешний вид

Перед выполнением тюнинга ВАЗ 2109 своими руками можно спроектировать виртуальный макет готового автомобиля. Для этого существуют сайты, позволяющие осуществить онлайн 3D тюнинг девятки. Принцип работы такого сайта довольно прост:

1. После загрузки странички на мониторе ПК или планшета появляется список автомобильных моделей (здесь есть как иномарки, так и авто отечественного производства).
2. После выбора ВАЗ 2109 появляется «девятка», выполненная в стандартном дизайне.

Представленные на сайте виртуальные макеты запчастей для тюнинга выполнены по подобию тех, которые можно приобрести в магазинах автомобильных запчастей.

Диски и шины

Один из распространенных видов модернизации ВАЗ 2109 – замена штатных колесных дисков. Штампованные, которые штатно установлены на машину, имеют устаревший дизайн, утяжеляют авто. Однако их преимущество заключено в высокой прочности.

В результате доработки устанавливают литые диски. Они имеют презентабельный дизайн, легкий вес, а наличие дополнительных отверстий между спицами диска способствует более эффективному охлаждению тормозов машины.

К недостаткам такого вида тюнинга ВАЗ 2109 относят высокую стоимость дисков и их меньшую прочность, по сравнению со штампованными.

По диаметру диски обычно выбирают 15-16-дюймовые варианты. В некоторых случаях на авто можно встретить диски диаметром 17 дюймов. Однако на такие колеса ставят низкопрофильную резину.

Установка колесных дисков большого диаметра (от 18 дюймов) подразумевает наличие на авто разварок – расширенных и вытянутых в высоту колесных арок. В противном случае большие колеса на ВАЗ 2109 будут при движении машины контактировать с колесной аркой, а грязь из-под колес попадет на корпус авто.

Оптика

Установка новых фар – один из видов красивого тюнинга ВАЗ 2109. Стандартные передние осветительные приборы машины меняют на ксеноновые или галогенные фонари, меняют отражатели. На передний бампер или непосредственно в саму фару монтируют светодиодные ходовые огни и новые габариты («ангельские глазки»).

Читайте также:  Как правильно установить накладки на крылья на Ниву

Задняя оптика также претерпевает изменения. Вместо лампочек, устанавливают яркие светодиоды. Они не только улучшают внешний вид машины, но и делают ее более заметной в условиях плохой видимости.

Перед внесением изменений в конструкцию оптики автомобиля переделки необходимо согласовать с ГИБДД. В противном случае ездить на таком автомобиле будет запрещено.

Кузов

Тюнинг кузова ВАЗ 2109 заключен в установке спортивных бамперов на машину, монтаж пластиковых обвесов, улучшении аэродинамических свойств ВАЗ 2109 посредством установки спойлеров и соответствующих накладок.

Готовые комплекты обвесов и бамперов можно отыскать в магазинах автозапчастей, однако, некоторые водители конструируют новые кузовные детали авто самостоятельно. Для этого используют заготовленные формы и стеклопластик. Двери и крышки багажника и капота могут меняться на карбоновые или углепластиковые: более прочные и легкие.

На тюнингованной девятке на крышу и капот устанавливают дополнительные воздухосборники, тонируют окна авто и стекла задних фар. Нередко можно встретить  машины, покрашенные в яркие нестандартные цвета или украшенные аэрографией.

При создании аэрографии не следует экономить на материалах и инструментах. Рисунки, выполненные при помощи недорогих краскопультов (и при использовании дешевых красок), быстро теряют насыщенность, и могут быть смыты после нескольких моек автомобиля.

Кроме того, усовершенствование внешнего вида ВАЗ 2109 подразумевает оклеивание дверей, капота, багажника, бамперов пленкой «под карбон».

Тюнинг ВАЗ 2109 подразумевает оборудование автомобиля «ламбодверьми» (они при открывании поднимаются вверх), а колесные диски и днище машины подсвечиваются светодиодными лентами, имитирующими неоновый свет.

Салон

Выполнение тюнинга на ВАЗ 21099 касается и переделки салона. Прежде всего, меняют штатную шумоизоляцию, обивку, сиденья и панель приборов.

Для улучшения шумоизоляционных свойств освобождают салон, демонтируют обшивку и с помощью особого клеящего состава крепят шумоподавляющие материалы, места стыков обрабатывают соответствующими жидкими растворами.

Новая обивка салона получает более качественные материалы, а штатные сиденья меняются на снятые с иномарок.

Усовершенствование приборной панели заключается в установке мультимедийного центра (интегрированный в торпеду машины планшетный компьютер), монтаже бортового компьютера, навигатора. Панель приборов и рулевое колесо, установленные на тюнингованный ВАЗ 2109, также могут быть сняты с другой модели.

Читайте также:  Все виды тюнинга передних фар и задних фонарей на ВАЗ 2107

Ходовая

Усовершенствование ходовой части автомобиля подразумевает тюнинг подвески, доработку тормозной системы. Также изменениям подвергаются трансмиссия и двигатель ВАЗ 2109.

Двигатель

Тюнинг двигателя направлен на увеличение мощности силового агрегата. Доработка мотора заключена в усовершенствовании головки блока цилиндров, замене поршней, а также установке турбины. При выполнении этих переделок водителю потребуется полностью разобрать мотор транспортного средства.

Изменения конструкции мотора придают машине дополнительную мощность. Однако чтобы авто можно было эксплуатировать, все внесенные доработки необходимо зарегистрировать в ГИБДД.

При тюнинге карбюратора, вместо одной детали, устанавливают две и шлифуют впускной коллектор карбюратора.

Подвеска

Тюнинг подвески ВАЗ 2109 направлен на увеличение ее жесткости, для этого:

1. Детали меняют на более современные. Например, приобретя газо-масляный амортизатор известного производителя, водитель улучшит функционирование задней и передней подвески.
2. Монтаж элементов, придающих дополнительную жесткость подвески. Это могут быть более жесткие пружины от других моделей.
3. Монтаж пневматического механизма, позволяющего самостоятельно регулировать клиренс авто. Процесс установки такой системы трудоемкий и затратный.

После проделанных работ с подвеской машина будет более прогнозируема и устойчива на поворотах.

Трансмиссия

Тюнинг на ВАЗ 21099 подразумевает и изменение конструкции подвески автомобиля. Водители меняют количество передаточных чисел, ориентируясь на свой стиль вождения, и устанавливают короткоходную кулису. Благодаря этому увеличивается скорость переключения передач.

В случае самостоятельного тюнинга, при ошибках, коробка переключения передач может функционировать нестабильно, что приведет к аварийным ситуациям на дороге. Поэтому для улучшения работы КПП ВАЗ 2109 рекомендуется обратиться в сервисный центр, который оснащен соответствующим оборудованием.

Тормоза

Для тюнинга авто ВАЗ 2109 рекомендуется усовершенствовать тормоза. На моделях, произведенных на Волжском втомобильном заводе, устанавливались задние барабанные тормоза. Водители для улучшения свойств торможения машины меняют их на дисковые.

При замене тормозов меняют и ступицы. К примеру, при установке дисковых тормозов на автомобиль монтируют колесные ступицы от ВАЗ 2112.

ВАЗ 2109 – советский и российский легковой автомобиль, пользующийся огромной популярностью в России и странах СНГ.

Модель имеет низкую цену, что делает тюнинг доступным. Усовершенствование ходовых качеств девятки и ее внешнего вида дает возможность получить комфортабельный, красивый и стильный автомобиль за относительно небольшие деньги.

История автомобиля Шевроле Круз начинается в 2009 году – тогда-то он и появился в России. Но в 2008 году На сегодняшний день Шевроле Круз является одним из популярнейших автомобилей на российском рынке, по Владельцы автомобилей Шевроле-Круз с большим пробегом сталкиваются с течью масла из-под клапанной крышки В XXI веке нетрудно самостоятельно заменить крыло Шевроле Круз. Для этого потребуются лишь базовые знания Свечи зажигания – это нервные импульсы двигателя автомобиля. Это одни из самых важных деталей в Немецкий автоконцерн BMW всегда славился своей продукцией, которая отличается высочайшим качеством Несмотря на экономический упадок в России и странах СНГ, автомобили иностранных производителей с каждым Лизинговые сделки стали актуальными в последние годы как со стороны юридических лиц, так и в среде обычных Лизинговые правоотношения стали намного популярней в последние несколько десятилетий. Стараясь сэкономить В последние годы лизинг стал очень популярным видом сделок. Решаясь на развитие своего бизнеса, многие

Реализация изъятых авто в ВЭБ-лизинге

Как выбрать и поменять ступицу на Шевроле-Круз

Как выбрать и установить дворники Chevrolet Cruze

Решетка радиатора Chevrolet Cruze: установка, замена, рестайлинг

Как заменить радиатор Шевроле-Круз самостоятельно

Как поменять шаровые опоры и рычаги Шевроле-Круз

Снятие сиденья Шевроле-Круз своими руками

Отзывы об Убере

Какие машины подходят для Убера Селект и Х

Убер Еда

Новинки

Все новинки

Стойка стабилизатора ПОЛИНА /полиуретан/ ВАЗ Гранта, Калина-2 (1 штука)

400

Герметик силиконовый термостойкий VICTOR REINZ (70 мл)

500

Стойка стабилизатора ПОЛИНА /полиуретан/ ВАЗ 21928 /Лада-Калина CROSS/, 2191 /Лада-Гранта Люкс/, 2192, 2194 /Лада-Калина 2/ (1 штука)

400

Шестерня 1-й передачи ВАЗ 2180 /тросовая КПП/

1800

Шестерня 2-й передачи (старого образца) ВАЗ 2180 /тросовая КПП/

1100

Шестерня 2-й передачи (нового образца) ВАЗ 2180 /тросовая КПП/

1800

Акции

Все товары по акции

Фитинг AN 4 прямой усиленный

595

700

Вал рулевой промежуточный для установки ЭУР ВАЗ 2104, 2105, 2107

2385

2650

Хомут силовой T-bolt на шланги радиатора D=36-31 мм (нержавейка)

153

170

Фитинг AN12 45°

1040

1300

Шланги радиатора охлаждения силиконовые ВАЗ 2108-21099, 2115 /карбюратор/ фиолетовые (2 штуки)

1305

1450

Фланец на даунпайп с трубой для турбины GT30, GT35

990

1100

На протяжении более двух десятилетий ВАЗ 2109, созданная на основе базовой модели ВАЗ 2108, и последовавшие модификации «девятки» являются самыми продаваемыми автомобилями на постсоветском пространстве. В России ВАЗ 2109 не выпускается с 2004 года, но до сих пор активно перепродается на вторичном рынке.

В каждом городе нашей необъятной Родины и в соседних странах можно встретить экземпляры ВАЗ 2109 настолько «нафаршированные», что они только отдаленно напоминают “исходник”. Внутреннее обустройство также порой впечатляет реальной роскошью отделки. И без того шустрый двигатель ВАЗ 2109 поддается серьезному тюнингу. А ходовая при доработке способна конкурировать с уровнем именитых гоночных автомобилей — и с успехом это делает. Ведь предсерийной доводкой ходовой части автомобиля вазовские инженеры занимались в компании с инженерами немецкой компании Porsche. Серьезные доработки нуждаются в знаниях и опыте профессионалов от автотюнинга. Однако тюнинг ВАЗ 2109 вовсю делается и «своими руками», для чего рынок предлагает массу товаров, а Интернет — большое количество примеров.

Вот несколько фото тюнинга ВАЗ-2109/21099 с применением комплектов аэродинамического обвеса:

Приступая к воплощению в жизнь планов по улучшению автомобиля, первым делом нужно определиться с предполагаемой сметой. Тюнинг, как и все что имеет к отношение к усовершенствованию, практически не имеет пределов, и может вылиться в финансовые траты, в разы превышающие стоимость самого авто. Также важно определиться с целью, что планируется получить на выходе – внешнюю красоту в виде впечатляющих форм, пластиковых обвесов, «навороченной» оптики и ревущего двигателя, или сбалансированный, доставляющий удовольствие от вождения автомобиль.

Тюнинг кузова и оптики ВАЗ 2109/21099.

Нельзя обойти вниманием тюнинг оптики ВАЗ 21099/2109, который может выполняться как самостоятельно по своему оригинальному проекту, так и путем покупки уже готовых передних и задних фонарей. Популярная доработка – установка ксеноновых фар. Но в случае с оптикой важно не переусердствовать, поскольку от эффективности ее работы напрямую зависит безопасность движения в темное время суток, а также при ярком солнечном свете. Проблемы могут возникнуть с оплавлением нештатных фар, накоплением конденсата внутри фонарей, понижением светопроницаемости из-за излишней тонировки. Тюнинг оптики ВАЗ 2109(21099), выполненный своими руками, гарантированно добавит внешности автомобиля интересности и уникальности. Однако в случае непрофессиональных работ, во избежание нарушения условий безопасности, лучше подвергать самостоятельным экспериментам только задние фонари.

Тюнинг салона ВАЗ 2109 и ВАЗ 21099.

Выполнив внешний тюнинг, дальше просто невозможно обойти стороной вопрос наведения порядка и красоты в салоне. Самый простой способ тюнинга салона ВАЗ 2109/21099 — доработка приборной панели. Все элементы торпедо легко поддаются разборке. Для придания шкалам приборов оригинального и привлекательного вида достаточно разобрать панель приборов, снять ободки, изготовить новые циферблаты (можно поискать и распечатать шаблоны из интернета) и аккуратно установить их на место, не нарушая текущих показаний счетчиков. К слову, при желании в интерьере салона почти все панели поддаются улучшению.

Редко тюнинг салона ВАЗ 2109 и 21099 обходится без работ по смене обивки. Заводские материалы выглядят невзрачно, быстро пачкаются и теряют привлекательность. Можно своими силами не только заменить обивку на потолке, дверных картах, полу, но и попутно провести работы по улучшению шумоизоляции. Самый простой способ освежить салон — замена чехлов на сиденьях. Причем некоторые владельцы идут дальше, полностью меняя обивку (в том числе на кожаную), или поступают совсем радикально, меняя кресла на фирменные, например, Recaro.

Одна из самых популярных тем для тюнинга салона ВАЗ 2109(99) — улучшение акустики, начиная с простой замены динамиков, и заканчивая установкой сабвуфера в нише под задней полкой.

Технические доработки ВАЗ 2109/21099.

Какому водителю «девятки» не хочется почувствовать себя джигитом, обходя попутчиков в скоростном рывке со светофора? Как приятно получать обратную связь от любимого автомобиля в виде повышенной управляемости и остроты руля, сделав тюнинг рулевого управления, подвески, тормозов, коробки и конечно двигателя ВАЗ 2109 (21099).

Чтобы добавить автомобилю устойчивости на дороге при работе усиленного двигателя, необходимо довести до ума и ходовую часть автомобиля. Что, как правило, заключается в установке спортивных стоек и заниженных пружин, доработке коробки передач и сцепления.

После выполнения тюнинга своего ВАЗ 2109/21099 по одному или сразу нескольким направлениям владелец может по праву гордиться своим автомобилем. Но главное в вопросе улучшений во всем знать меру.

Авто-тюнинг примеры тюнинга

Практически каждый хозяин своей машины старается сделать ее неповторимой. Восьмерку и ее интерьер можно изменять до неузнаваемости. Тюнинг автомобилей ВАЗ 2108 — занятие для настоящих патриотов, однако в каком направлении действовать?

На первом этапе нужно попытаться представить, какой бы вы хотели увидеть свою машину после проведения тюнинга.

Работа над кузовом «восьмерки»

Тюнинг автомобилей ВАЗ 2108, в первую очередь, подразумевает изменение внешнего вида. Первый и самый важный элемент — это обвес кузова. Он включает в себя видоизмененные бампера и нижние юбки. Правильно подобранные бампера очень выгодно подчеркивают спортивный характер авто.

При монтаже бампера стоит обратить внимание на изменение дорожного просвета автомобиля. Боковые «юбки» дополнят общую картину, мотив которой создают бамперы. Обвес желательно покрасить в цвет кузова.

Далее, подбираем дополнительные элементы. Накладки-реснички на фары изменят очертания оптики. Зеркала заднего вида можно сделать спортивными и продублировать в них диодные повторители поворотов.

Накладки на дверные ручки отлично впишутся в общую стилистику. Дополнительные элементы подсветки выделят авто в темное время суток. Светодиодные ленты в сочетании с неоновыми фонарями сделают ваш автомобиль непохожим на своих собратьев и одноклассников.

Размышляя над концепцией тюнинга ВАЗовской восьмерки, хочется остановиться на определенных сложностях, с которыми предстоит столкнуться дизайнеру. Очень часто мы можем наблюдать, мягко говоря, неудачно тюнингованые восьмерки. Все их «новоделы» выглядят инородными телами, которые кажутся лишними. Нет ничего хуже, когда такое чувство возникает при виде автомобиля, на тюнинг которого было потрачено много времени и средств.

Невозможно создать новый гармоничный образ 2108, не поработав перед этим над эскизом с карандашом в руке. Сегодня карандаш может быть заменен компьютерной мышью, но это уже не суть важно. Только создав удачный эскиз, можно переходить непосредственно к тюнингу. Даже если предстоит установка фабричных тюнинговых элементов, лучше их сначала примерить к автомобилю виртуально.

Довольно много готовых элементов аэродинамического обвеса и кузовных аксессуаров, которые сегодня предлагают многочисленные тюнинговые фирмы, не являются удачными. Не стоит отдавать предпочтение альтернативным бамперам с низкой детализацией, так как они делают восьмерку еще больше похожей на зубило. Не рекомендуется также применять слишком низкий обвес, который на вид не является логическим продолжением кузова.

На заметку

Если вы хотите действительно сделать из восьмерки красивый автомобиль, то поработайте, прежде всего, над самыми узнаваемыми деталями. К таковым относятся фары, продольный профиль бортов (двери и крылья), дверные ручки, средние и задние стойки крыши, а также форма окон и заднего стекла.

Без колесного тюнинга никуда

Немаловажным элементом тюнинга является подбор колесных дисков и резины. При выборе стоит обратить внимание на общие очертания машины. Если подрезать колесные арки, то можно установить диски больших размеров, нежели предусмотренные заводом-изготовителем. Более широкая резина позволит уверенней чувствовать себя на высоких скоростях, а также при прохождении поворотов.

Полезно также почитать: Насколько автомобиль Ниссан Альмера поддается тюнингу?

Ничто так не красит ВАЗовскую восьмерку, как классные легкосплавные диски с низкопрофильной резиной. Машина станет чуть жестче, однако управляемость выиграет. И все же на первом месте, разумеется, эстетика. Восьмерка на широких дисках с низким профилем покрышек вскружила бы голову в 90-х, а сегодня она просто старается выглядеть более современно.

На заметку

Хромированные диски смотрятся эффектно, но мода не стоит на месте, и теперь диски предпочитают красить. Белые машины интересно смотрятся с черными дисками, а черные – с белыми. Интересную пару можно подобрать к любому цвету. Причем сегодня классические цветосочетания уже не модны, напротив, востребованы самые противоречивые цветосочетания.

Покрасить колесные диски можно самостоятельно. Проще всего сделать это краской из баллончика. Но использовать лучше специальную краску для дисков, а также специальную грунтовку. Обычные диски покрыты очень твердым лаком, который нужно убрать перед покраской. Счищать его шлифмашиной довольно хлопотно – правильнее применить специальный растворитель.

Еще один способ тюнинга колесных дисков – аквапечать. В продаже появились наборы для нанесения фактурных покрытий на предметы любой формы. В набор для аквапечати входит фактура и активатор. Фактуру в виде пленки кладут на воду, брызгают сверху активатором и погружают в ее центр деталь (в данном случае колесный диск), после чего пленка плотно обволакивает всю декорируемую поверхность.

Рестайлинг салона ВАЗ 2108

Тюнинг автомобилей ВАЗ 2108 включает в себя и изменение дизайна салона, ведь восьмерка не отличается изысканностью интерьера. Начинать его изменение следует с перетяжки сидений. Для этого на передние кресла стоит добавить боковую поддержку. Материал обивки целесообразно комбинировать с цветом кузова.

Далее следует обратить внимание на дверные карты, — на них можно добавить вставки под цвет салона. Рулевое колесо стоит заменить на меньшее по размеру и обтянуть его кожей. На задней полке неплохо установить подиумы под динамики. Дополнительная внутренняя подсветка станет освещать пороги и выгодно выделять машину среди других конкуренток.

Всегда приятно делать тюнинг автомобилей своими руками, ведь результат получается на 100% уникальным.

Доработка агрегатной части ВАЗ 2108

Морально устаревшие карбюраторные восьмерочные моторы можно просто заменить на более современные инжекторные аналоги. Однако можно усовершенствовать и имеющийся агрегат. Для этого надо:

• отполировать впускные каналы;
• установить воздушный фильтр с нулевым сопротивлением;
•  расточить цилиндры;
• заменить распредвал на модернизированный.

Добавить мотору резвости поможет также и облегченный выхлоп. Лучше всего остановиться на 4-трубной конструкции, которая сужается до двух, а после переходит в одну трубу. Облегченный выхлоп совместно с освободившимся воздухозабором позволят двигателю легче «дышать» и в полную силу продемонстрировать эффект всех агрегатных доработок.

Интересное видео: тюнинговые ВАЗ 2108

Главные направления тюнинга ЗАЗ 1102 «Таврия»

ЗАЗ 1102 «Таврия» можно назвать «восьмеркой для бедных». Этот неказистый автомобильчик не так часто попадает в руки мастерам тюнинга, хотя для дор …

Программа тюнинга модного автомобиля Хендай Элантры

Элантра — автомобиль практически без недостатков. Надежный, просторный, экономичный и довольно резвый. Владельцы этих машин вполне довольны ими, н …

Подходы к тюнингу автомобиля Ауди 80 — превращаем его в автомобиль XXI века

Тюнинг автомобилей Ауди 80 не знает предела, ведь у таких машин огромный потенциал для совершенствования. Эти машины оснащены надежными силовы …

Читайте также:

Блеск лакокрасочного покрытия автомобиля и технологии полировки

Подборка фото «колхозного» автотюнинга — 13

В сегодняшнем выпуске нелепого автотюнинга вы увидите ВАЗ-2109 с задней частью от Audi Q7, ВАЗ-2104 любителя фильмов «Форсаж», тюнинг монетками, огромные выхлопные трубы на ВАЗ-2106 и многое другое. Не забывайте посмотреть предыдущую часть, если вы её по какой-то причине пропустили.

Пример беспощадного российского тюнинга. ВАЗ-2109 получил элементы задней части от Audi Q7. В частности, фонари и часть бампера явно позаимствованы у этого кроссовера. Результат не просто ужасный, он отвратительный. Как и сама идея, собственно…

Попытка превращение заднеприводных «Жигулей» в спортивный автомобиль в 99% случаев обречены на провал, особенно, когда у вас недостаточно бюджета для покупки дорогих импортных деталей. Но подобные проекты, созданные «на коленке» продолжают появляться в огромных количествах.

Вы только посмотрите на него. Парень явно потратил много времени, чтобы сделать уникальный обвес своими руками и превратить седан в купе. Особенно забавляет задняя часть с расширенными колесными арками, отсутствием бамперов и выхлопной трубы.

Владелец этого ВАЗ-2108 долго думал, куда же ему деть коллекцию старых монет. И не нашел ничего лучше, как обклеить ими кузов автомобиля. Странное и совершенно безумное решение, которое заставляет усомниться в адекватности автолюбителя.

А как вам такая «четверочка»? Владелец, видимо, боготворит Пола Уокера и каждый раз пересматривает фильмы «Форсаж» перед сном. Иначе что еще могло его заставить установить ламбо-двери и странный обвес на старенький универсал?

Вы вообще узнаете ВАЗ-2109 в столь суровом самодельном обвесе? Да, кто-то явно очень сильно заморочился, чтобы его автомобиль превратился в космолет. Особенно поражает передняя часть со странным нагромождением элементов на капоте.

Это Skoda Fabia с кузовом универсал. И нет, она не сгорела в пожаре. Это просто тюнинг такой. Немного недоделанный еще. Владелец автомобиля решил полностью переделать внешность автомобиля и использовал для этого картон и что-то вроде шпаклевки.

Сколько автомобилей вы насчитаете в этом Франкенштейне на колесах? Передняя часть — от «Нивы», задняя — от ВАЗ-2106. Крышу удлинили с помощью части крышной панели еще от одних «Жигулей»! В итоге получилось какое-то странное безумие, которое даже если покрасить в один цвет будет выглядеть ужасно.

Иногда нужно вовремя остановиться, чтобы тебя не посчитали психом. Вы только посмотрите, какие огромные выхлопные трубы установил владелец этого ВАЗ-2106. Из чего он их сделал, из ведер?

Тюнинг автомобилей Peugeot — всегда спорное решение. Автомобили получаются странными и неуклюжими. Вы можете убедиться в этом сами, посмотрев на этот Peugeot 407 в черно-красных тонах. Он получил стандартные тюнинг опции, но стал выглядеть, как шут гороховый.

Кто-то решил превратить прекрасный кабриолет Jaguar XK в Cadillac 60-х годов. Автомобиль получил пару массивных плавников, которые ставились на Кадиллаки того времени. Результат? То ли Бэтмобиль, то ли полная нелепость.

Вы же все наслышаны о полнейшем безвкусии владельцев автомобилей Honda, когда дело касается тюнинга? Вы только посмотрите, что сделал со своей машиной этот парнишка. Что за фигню он приспособил на крышу?

Как бы грустно на ни было, но это — Ferrari, который получил совершенно нелепый тюнинг. Неужели внешность итальянского суперкара кому-то могла показаться слишком скучной, чтобы превратить его в подобную мерзость с торчащими плавниками и выступающими крыльями?

фото, видео тест-драйва и технические характеристики

История модели

«Девятка» выпускалась на АвтоВАЗе с 1987 года по 2004 год. Дальше она связала свою жизнь с Украиной, где на мощностях автомобильного гиганта в Запорожье вплоть до 2011 года велась сборка из поставляемых машинокомплектов третьей модификации VAZ 2109. Почти четверть века активной фазы жизни означают, что еще по меньшей мере такое же время можно будет встретить «девятку» на автострадах или улицах городов.

• Предшествующая «восьмерка», открывшая семейство «самар» и «спутников», была исключительно хороша, но наличие всего 3-х дверей наводило воспоминания о таком же 3-х дверном «Запорожце», имидж которого не соответствовал понятиям о престижности.
• Использование практически тех же технические решений и агрегатов, размещение их в полноценном 5-ти дверном корпусе «хэтчбека», в результате дало ВАЗ 2109, который в течение времени производства несколько раз чуть менялся внешне и внутренне, воспроизводил свои модификации, но все же был в основе своей постоянен.

Фото Лада 2109

Фото ВАЗ 2109 — вид сзади

Технические характеристики ВАЗ 2109 (Лада)

Первоначально в «девятке» применялся следующий ряд 4-х цилиндровых рядных бензиновых двигателей – 1,1 л, 1,3 л и 1,5 л, что нашло свое соответствие в обозначении моделей машины – 21091, 2109 и 21093.

Полуторалитровик появился в моторном отсеке Лады с годичным запозданием, но этому номиналу рабочего объема предстояло стать основным. В 1994 году он был доработан в части установки инжекторной системы подачи топлива с распределенным впрыском. Современный двигатель вначале приживался очень тяжело. Только в 1998 году с ним закончились эксперименты, он приобрел пригодный для серийного производства вид и характеристики, вытеснив с автомобильной сцены своих карбюраторных собратьев, немного изменив официальное название модели – ВАЗ 21093i.

Фото ВАЗ 2109 — вид сбоку

Фото Лада 2109 — вид сзади

Лада 2109 «Black Nine» или просто «Centre Side»

ВАЗ 2109 – мечта молодого советского автомобилиста, Это был 5-дверный хетчбэк, модификация 3-дверного ВАЗ 2108, первого переднеприводного советского автомобиля. Серийный выпуск модели был налажен в 1987 году и за 17 лет конвейерной сборки не претерпел никаких серьезных изменений, тем самым провоцируя владельцев в той или иной степени модифицировать свои «девятки», дабы выделить их на дороге. К счастью, есть такие владельцы, которым просто освежить автомобиль внешне недостаточно, так как они хотят сделать из своего гражданского авто гоночный болид.

Одним из таких, не часто встречающихся людей, является Лёха Важенин из Екатеринбурга, своими руками создавший из обычного ВАЗ 2109 нечто особенное, а именно автомобиль для участия в гоночных соревнованиях по дрэг-рейсингу (спринтерский заезд на дистанцию в 402 метра. В 2007 году Алексей приобрел «девятку» 1989 года выпуска серого цвета в стоковом варианте с двигателем объемом 1.5 литра. Но случилась неприятность – инспекторы ГИБДД отобрали у парня права на долгие месяцы (за какое нарушение, история умалчивает), и Алексей решил не терять зря время, а заняться модификацией своего автомобиля.

Работа была проделана титаническая: установлен 71-ый коленвал, шатуны 121 с плавающем пальцем, поршни ВАЗ 82.0, кольца компрессионные МАЛЕ, маслосъемные кольца СТК, 16 клапанная головка блока цилиндров с двумя распредвалами, доработанная под валы 9,8 ОКБ Динамика 290 фаза с подпятниками, с перекрытием на впуске 2. 0, выпуске 1.8, ресивер ОКБ Динамика 5л с дудками, дроссель 54, облегченные впускные и выпускные шестерни ОКБ Динамика, форсунки Волга, насос топливный Волга выносной, регулятор давления топлива 3.8кПа, топливная рампа 1.5 с обраткой, фильтр сапуна, фильтр нулевого сопротивления Про Спорт. В системе выпуска Паук 4-2-1, гиб из нержавеющей стали, резонатор Стингер, банка Про Спорт Дрэг и все это на 51 трубе. В итоге, после всей проделанной работы, двигатель стал быть мощностью 130 л.с., что весьма впечатляюще! Затем была переработана трансмиссия – 18 ряд, пара 4.1, винтовая блокировка с преднатягом 7кг, усиленный карданчик, самодельный рычаг КПП и переделка его хода на более короткий.

Для лучшей управляемости «девятку» значительно снизили, и обули в 16-ти дюймовые кованые колеса на низкопрофильной резине. В экстерьере поменялись капот, передние крылья, зеркала заднего вида F1, установлен монодворник. Стоп сигналы теперь светодиодные, тонированные, головная оптика модифицирована. Автомобиль был перекрашен в черный цвет и затонирован. Все эти изменения придали ему великолепный спортивный вид.

На данный момент известно, что автомобиль был продан и претерпел ряд мелких изменений. Надеемся, что эти изменения были в лучшую сторону!

Модельный ряд

Помимо соседней Украины родными странами для «девятки» могут считаться Бельгия и Финляндия.

• Бельгийское совместное предприятие Scaldia-Volga несколько лет, начиная с 1991 года, выпускало модель ВАЗ 2109 Carlota.
• Соседняя Финляндия подарила автомиру модификацию ВАЗ 2109 Baltic GL с инжекторным двигателем, люком, кондиционером и подъемниками стекол.

Однако не стоит объединять «девятку» и все ее модификации с ВАЗ-21099. Последний занимает в модельном ряду АвтоВАЗА особое место. Он прежде всего седан и имеет свою собственную историю, отличную от Лада Самара 2109. В лучшем случае «девятку» можно назвать старшим братом 99-ой. Всего во всех странах было произведено более 1 600 000 экземпляров модели, что какое-то время считалось одним из отечественных рекордов.

После придания в 1991 году передней части машины более аэродинамичных форм ВАЗ 2109 смог достичь своего абсолютного максимума по скорости – 160 км/час. Этот результат был повторен топовым исполнением 21093i, но 78-сильный инжектор показал лучшие результаты в динамике и экономичности. Тесты на разгон дали результат 13 сек, а потребление бензина АИ-92 не превышало 7,3 л. Карбюраторный вариант потреблял на 1 литр на каждую сотню километров больше.

Фото багажника ВАЗ 2109

Фото нового ВАЗ 2109

В остальном «девятка» тщательно повторяла во всем показателям ВАЗ 2108.

• На передней подвеске применялась схема МакФерсона, на задней – поперечная балка. Технический прогресс не успел «зацепить» модель автоматической коробкой передач.
• Передача крутящего момента от двигателя происходила через простое однодисковое сцепление, 5-ти скоростную МКПП, конический дифференциал, цилиндрические шестерни главной передачи и ШРУСы.
• Оформление салона у «девятки» было довольно скромным, полностью соответствующее советским, доперестроечным временам. Слово «роскошь» не могло никак сочетаться с отечественным автомобилем и несло в себе больше отрицательного и ругательного, чем положительного.

Конструктора постарались добиться максимального преимущества от использования 5-ти дверного кузова. Помимо бесспорного удобства при загрузке/выгрузке пассажиров заднего ряда сидений, в корпусе машины произведено перемещение центральной стойки ближе к его передней части. Это создало больший простор между спинками заднего ряда и местом крепления задних дверей к кузову, что, соответственно, добавило комфорта для всех, находящихся сзади. На «девятке» был устранен недостаток предыдущих моделей, когда ремни безопасности слишком стесняли движения водителя и пассажиров в пути. Был найден очень рациональный и недорогой выход – изменились точки крепления ремней на боковых поверхностях салона.

Фото салона ВАЗ 2109

Оглядываясь назад, ВАЗ 2109 можно определить, как «семейный» автомобиль для поездок по городу и его окрестностям. Его долгая жизнь завершилась уже в абсолютно другое время. На смену ему пришла новая модель волжского «хэтчбека» – ВАЗ 2114.

Комплектации ВАЗ 2109 (Лада):

Модификация	Цена	Скорость (км/ч)	Разгон (с)	Объем (л.)	Мощность (л.с.)	Расход (л.)
ВАЗ 2109 1.3	—	160	16	1300	64/5600	8.2
ВАЗ 21093 1.5	—	156	14	1500	72/5600	7.7
ВАЗ 21093 1.5i	—	160	13	1500	78/5400	7.3

Тюнинг ВАЗ 2109 (Тюнинг девятки)

«Девятка» или «Зубила» — все это названия одного и того же, невероятно популярного до сих пор автомобиля Волжского автозавода, а именно — модели ВАЗ 2109.

Семейство «восьмерки-девятки», известное вначале как Спутник, а затем переименованное в Самару, было разработано в результате плодотворного сотрудничества тольяттинцев с немецкой компанией Porsche, что придало «зубиле» отличный потенциал для усовершенствований.

Тюнинг ВАЗ 2109 осуществляется по обычной схеме: мотор — трансмиссия — подвеска — салон — кузов. Но, стоит отметить, что и мотор, и трансмиссия, и подвеска у 2109 уже в стандарте обеспечивают вполне нормальную мощность и динамику, потому тюнинг следует начинать с конца.

Для начала, необходимо заняться улучшением внешнего вид автомобиля. Чтобы избавить машину от клички «зубила», полученной за специфичную форму переднего бампера, стоит этот самый бампер заменить на новый, более оптекаемый. При этом желательно, чтобы в нем был предусмотрен большой воздухозаборник, обеспечивающий хорошее охлаждение двигателя при движении на высоких оборотах.

Следующим шагом в программе внешнего тюнинга ВАЗ 2109 станет обновление задних фонарей (сертифицированных автозаводом), ну а если на машине нет дублирующего стопсигнала, то стоит установить и его.

С передней оптикой «девятки» сложно что-то поделать, единственный вариант — установка, так называемых, «ресничек», но некоторым энтузастам все же удается заменить стандартную оптику на альтернативную.

Кроме того, стоит установить защитную планку над задней дверью, предохраняющую кромку двери (в верхней части) от преждевременного гниения. Ну и, конечно же, подлежат замене стандартные зеркала заднего вида на новые, желательно с подогревом и водоотводящими канавками.

От кузова можно перейти к тюнингу салона ВАЗ 2109. Ввиду того, что у «девятки» конструктивным недостатком можно назвать слишком тесное место водителя, следует установить европанель, новые кресла и укороченную ручку рычага КПП.

Также не лишним будет дополнительный свет в салоне, но не стоит запитывать его от бортовой сети. Небольшая «люстра» с китайскими светодиодами одновременно обеспечит нормальное освещение и избавит от быстрого разряда аккумуляторной батареи.

► Подпишитесь на наш канал в Telegram

Конечно, стоит улучшить и шумоизоляцию салона, а стандартную рулевую колонку рекомендуется заменить на травмобезопасную. В разумных пределах можно «уменьшить» рулевое колесо, однако с таким изменением не получится честно пройти технический осмотр, поэтому для прохождения данной процедуры придется «одевать» родную «баранку» на шлицы.

Наконец, можно переходить к доведению «до ума» двигателя, трансмиссии и подвески. Говоря о силовом агрегате, первое, что нужно сделать — выкинуть старые высоковольтные провода. Если мотор карбюраторный, то вместе с проводами стоит отправить на помойку и трамблер. Вместо этого — установите бесконтактную систему зажигания.

Во-вторых, замените свечи на что-нибудь надежное, к примеру Bosch. Если позволяют деньги, можно сделать псевдотурбонаддув, однако вместе с ним придется установить и новый распредвал, и интеркулер, и клапан избыточного давления.

Для старых автомобилей можно посоветовать установить новый генератор большей мощности, а также аккумуляторную батарею увеличенной емкости. Тюнинг ВАЗ 2109 может включать и доработку трансмиссии. Для этого устанавливаются новые кулисы, спортивные пары и ряды.

Не стоит забывать и про подвеску. К примеру, не лишними для русских дорог окажутся новые стойки, растяжки, спортивные пружины и амортизаторы. Правильный тюнинг 2109 не только позволит снять больше мощности с двигателя, с комфортом передвигаться по дорогам страны, но и существенно продлить срок эксплуатации автомобиля.

Смотрите также тюнинг ВАЗ 2108 и преемника «девятки» — тюнинг ВАЗ 2114, который выпускается и по сей день.

ВАЗ 2109 тюнинг фото

Тюнинг дверей ВАЗ 2109 Тюнинг оптики ВАЗ 2109 Тюнинг салона 2109 Тюнинг тормозов 2109 Тюнинг бампера ВАЗ 2109 Тюнинг капота 2109 Аэрография на ВАЗ 2109 2109 тюнинг двигателя Обвес на 2109 Виртуальный тюнинг 2109 2109 тюнинг салона своими руками Тюнинг ВАЗ 21093 своими руками 21093 тюнинг фото Крылья ВАЗ 2109 тюнинг Тюнинг задних фонарей 2109 Тюнинг подвески 2109 Тонировка ВАЗ 2109 Панель приборов ВАЗ 2109 тюнинг ВАЗ 2109 тюнинг фото Девятка тюнинг фото Тюнинг зубила Тюнинг ВАЗ 21093 фото Спортивный глушитель на ВАЗ 2109 Тюнинг панели приборов 2109 Картинки тюнинг ВАЗ 2109 Тюнинг автомобилей ВАЗ 2109 Спойлер на ВАЗ 2109 Тюнинг приборов ВАЗ 2109 Картинки 2109 тюнинг Тюнинг ВАЗ 2109-21099 Авто тюнинг ВАЗ 2109 Тюнинг 2108-2109 Тюнинг карбюратора 2109 Тюнинг 2109 своими руками Тюнинг салона ВАЗ 21093 фото Тюнинг фар 2109

Тюнинг ваз 2109/21099 — Авто блог

в течении более двух десятилетий ВАЗ 2109, созданная на базе базисной модели ВАЗ 2108, и последовавшие модификации «девятки» являются самыми реализовываемыми машинами на территории бывшего СССР. В Российской Федерации ВАЗ 2109 не выпускается с 2004 года, но до сих пор деятельно перепродается на вторичном рынке.

Практически любой новый хозяин пытается привнести в, без преувеличения, культовый автомобиль что-то собственный. Видятся автовладельцы, по-настоящему «завернутые» на нескончаемом ходе улучшения собственного металлического коня с индексом 9. И это закономерно, поскольку Лада Самара с технической начинкой и простым дизайном как будто бы создана для бесконечного тюнинга.

В каждом городе отечественной необъятной Отчизны и в соседних государствах возможно встретить экземпляры ВАЗ 2109 так «нафаршированные», что они лишь отдаленно напоминают “исходник”. Внутреннее обустройство кроме этого иногда впечатляет настоящей роскошью отделки. И без того шустрый двигатель ВАЗ 2109 поддается важному тюнингу.

А ходовая при доработке способна соперничать с уровнем именитых гоночных машин — и с успехом это делает. Так как предсерийной доводкой ходовой части автомобиля вазовские инженеры занимались в компании с инженерами германской компании Porsche. Важные доработки нуждаются в опыте и знаниях специалистов от автотюнинга.

Но тюнинг ВАЗ 2109 вовсю делается и «собственными руками», для чего рынок предлагает массу товаров, а Интернет — много примеров.

Вот пара фото тюнинга ВАЗ-2109/21099 с применением наборов аэродинамического обвеса:

Приступая к воплощению в судьбу замыслов по улучшению автомобиля, в первую очередь необходимо определиться с предполагаемой сметой. Тюнинг, как и все что имеет к отношение к усовершенствованию, фактически не имеет пределов, и может вылиться в денежные траты, в разы превышающие цена самого авто. Кроме этого принципиально важно определиться с целью, что планируется взять на выходе – внешнюю красоту в виде впечатляющих форм, пластиковых обвесов, «навороченной» оптики и плачущего двигателя, либо сбалансированный, доставляющий наслаждение от вождения автомобиль.

Существует три направления для реализации автотюнинга. Возможно начать улучшение Лады Самары с внешнего вида. Тюнинг кузова и оптики ВАЗ 2109 разрешат каждому встречному наслаждаться экзотичностью нового экстерьера.

Второй вариант – тюнинг салона ВАЗ 2109/21099: замена обивки, доработка панелей, вероятна и замена сидений. Но разве возможно, добавив лоска наружности и салону, покинуть без внимания ходовые качества автомобиля?

Технический тюнинг ВАЗ 2109(9) в большинстве случаев охватывает тормоза, коробку, подвеску и фактически самое основное – двигатель. Начав тюнинг ВАЗ 2109, обладателю довольно часто тяжело остановиться на чем-то одном, исходя из этого в большинстве случаев проводятся комплексные улучшения. Все три пути тюнинга ведут к неспециализированной цели — созданию неповторимого и, в большинстве случаев, сбалансированного автомобиля.

оптики ВАЗ и Тюнинг кузова 2109/21099.

Улучшения кузова являются самой заметной частью тюнинга, потому, что как раз внешний вид завлекает к себе внимание прежде всего. Хэтчбеки ВАЗ 2109 чаще тюнингуют с уклоном на спортивность, трансформации же седана ВАЗ 21099 зависят лишь от личного вкуса его хозяина.

Тюнингу возможно подвержено все, что попадает в поле обозрения. Несложный кузовной тюнинг ВАЗ 2109 – это установка на собственный авто аэродинамических обвесов, каковые заказывают либо делают собственными руками. Уникально выглядят машины, оснащенные новым передним бампером, задними бамперами и порогами, наряду с этим нужно покупать все в одном наборе либо выполнять стилистику, изготавливая элементы самостоятельно. Так кузов Лады Самары купит законченный вид.

Капот «девятки» возможно заменить на пластиковый и дополнительно оборудовать щелями забора воздуха, дополнив неспециализированный вид нестандартной решеткой радиатора. Смогут быть заменены кроме этого крылья, к примеру на подробности с агрессивными увеличенными воздухозаборниками. Тюнинг дверей ВАЗ 2109/21099 в большинстве случаев включает установку новых и дефлекторов ручек.

Одним из самых несложных и популярных элементов тюнинга кузова «девятки» помогает спойлер, но эта подробность довольно часто несет только декоративную функцию, выполняется из пластика и устанавливается не в самых верных (с позиций улучшения аэродинамики) местах.

Запрещено обойти вниманием тюнинг оптики ВАЗ 21099/2109, что может выполняться как самостоятельно по собственному уникальному проекту, так и методом приобретения уже задних фонарей и готовых передних. Популярная доработка – установка ксеноновых фар. Но при с оптикой принципиально важно не переусердствовать, потому, что от эффективности ее работы зависит безопасность перемещения ночью, и при ярком солнечном свете.

Неприятности смогут появиться с оплавлением нештатных фар, накоплением конденсата в фонарей, понижением светопроницаемости из-за избыточной тонировки. Тюнинг оптики ВАЗ 2109(21099), выполненный собственными руками, гарантированно добавит уникальности автомобиля и внешности интересности. Но при неумелых работ, чтобы не было нарушения условий безопасности, лучше подвергать независимым опытам лишь задние фонари.

Еще один кардинальный метод поменять наружность автомобиля — покрасить его. По-настоящему уникально машина будет смотреться с аэрографическим рисунком. Но как следует покрасить и разрисовать кузов дома не окажется.

Но в этот самый момент имеется выход – так же возможно кардинально поменять наружность авто при помощи виниловых наклеек, такие работы в полной мере возможно выполнить собственными руками, стоить это будет существенно дешевле, а смотреться не меньше эффектно чем “аэрография”.

И конечно же мало какой внешний тюнинг ВАЗ 2109(99) обходится без установки уникальных литых дисков.

Тюнинг ВАЗ и 2109 салона ВАЗ 21099.

Сделав внешний тюнинг, дальше легко нереально обойти стороной красоты наведения и вопрос порядка в салоне. Самый несложный метод тюнинга салона ВАЗ 2109/21099 — доработка приборной панели. Все элементы торпедо легко поддаются разборке.

Для придания шкалам устройств уникального и привлекательного вида достаточно разобрать панель устройств, снять ободки, изготовить новые циферблаты (возможно поискать и распечатать шаблоны из интернета) и бережно установить их на место, не нарушая текущих показаний счетчиков. К слову, при жажде в интерьере салона практически все панели поддаются улучшению.

Редко тюнинг салона ВАЗ 2109 и 21099 обходится без работ по смене обивки. Заводские материалы выглядят невзрачно, скоро пачкаются и теряют привлекательность. Возможно собственными силами не только заменить обивку на потолке, дверных картах, полу, но и попутно провести работы по улучшению шумоизоляции. Самый несложный метод освежить салон — замена чехлов на сиденьях.

Причем кое-какие обладатели идут дальше, всецело меняя обивку (а также на кожаную), либо поступают совсем радикально, меняя кресла на фирменные, к примеру, Recaro.

Одна из самых популярных тем для тюнинга салона ВАЗ 2109(99) — улучшение акустики, начиная с несложной замены динамиков, и заканчивая установкой сабвуфера в нише под задней полкой.

Мало кто из решившихся на усовершенствование собственной «девятки» обходит стороной вопрос установки электростеклоподъемников, сигнализации, центрального замка. Потому, что эти работы затрагивают электрическую часть автомобиля, их исполнение собственными руками не нужно. Лучше потратиться и обратиться к специалистам.

То же касается и тонировки стекол, не смотря на то, что маленькие участки возможно затонировать и самостоятельно (основное не переусердствовать и не лишить водителя обзора).

По большому счету тюнинг салона ВАЗ 21099 и 2109 возможно проводить до бесконечности, например, продолжая улучшения установкой новой панели устройств и заменой руля.

Технические доработки ВАЗ 2109/21099.

Какому водителю «девятки» не хочется ощутить себя джигитом, обходя попутчиков в скоростном рывке со светофора? Как приятно приобретать обратную сообщение от любимого автомобиля в виде повышенной управляемости и остроты руля, сделав тюнинг рулевого управления, подвески, тормозов, коробки и само собой разумеется двигателя ВАЗ 2109 (21099).

Технический тюнинг автомобиля в большинстве случаев начинается с тормозной совокупности, а после этого коробки передач. По окончании чего уже возможно заняться и самый технологичным участком автомобиля — его мотором.

Сердцем машин ВАЗ 2109(99) значительно чаще помогают двигатели 2108 1,3 л., и 21083 1,5 л. Для форсировки в большинстве случаев употребляется полуторалитровый двигатель ВАЗ 21083. Большой рабочий количество, что без риска для нарушения технических пропорций автомобиля возможно взять в следствии улучшений образовывает 1,7-1,8 л (с повышением мощности до 98-100 л.с. и большой скорости до 180-190 км/ч). Предстоящие попытки сделать количество громадным смогут привести к поломке агрегата из-за постоянных перегревов.

Тюнинг двигателя ВАЗ 21099/2109 требует замены части подробностей (коленвала, поршневой группы и других), каковые изготовить собственными руками теоретически возможно, но очень проблематично. Исходя из этого лучше потратиться на их приобретение. А установить, очевидно при наличии определенных знаний и навыков, возможно и самостоятельно.

Дабы добавить автомобилю устойчивости на дороге при работе усиленного двигателя, нужно довести до ума и ходовую часть автомобиля. Что, в большинстве случаев, содержится в установке спортивных стоек и заниженных пружин, доработке сцепления и коробки передач.

По окончании исполнения тюнинга собственного ВАЗ 2109/21099 по одному либо сходу нескольким направлениям обладатель может по праву гордиться своим автомобилем. Но основное в вопросе улучшений во всем знать меру.

Тюнинг ВАЗ 2109 и ВАЗ 21099 лучшеи работы на 2016 г.

Темы которые будут Вам интересны:

Тюнинг салона ваз 2109 (18 фото) — Turbo Obzor

В этой статье мы решили собрать лучшие фото тюнинг салона ваз 2109. При тюнинге салона и панели девятки модернизируется и меняется внешний вид передних и задних сидений. В некоторых случаях, сиденья меняются полностью или частично. Немало внимания уделяется приборной панели автомобиля. Так как для владельца машины это основное место. Тюнинг панели ваз 2109 очень интересное занятие. Панель можно покрасить в любой цвет, можно нанести необычный рисунок. А так же обтянуть каким либо материалом, например: кожа, бархат, велюр и другие. Всё это можно увидеть на фото, картинках и видео в статье. После просмотра статьи тюнинга салона ваз 2109, оставьте свой отзывы или свои какие — то рекомендации. Так же интересная статья фото тюнинг лада Гранта.

На фото тюнинг салона ваз 2109 сделан интересно. Стандартную приборную панель, обтянули тканью и внесли новые элементы (панель телевизора и установили тахометр). Так же как вы можите видеть на картинке, сиденья и обивка дверей выполнена из светлой кожи.

 

На этой картинке тюнинг панели ваз 2109 привёл к изменению внешнего вида панели. Сделано необычно, с добавлением различных элементов на панель, но как мне кажется, немного переборщили.

Фото тюнинг кузова ваз 2109.

Видео Тюнинг

В данном видео собраны интересные экземпляры тюнинга салона ваз 2109 (девятка). Так же если вам поправила статья, то вы можите подписаться на один из наших каналов на Ютубе и ВК. Или можите посмотреть статью.

 

 

Ссылка на первоисточник

Понравилась статья? Подпишитесь на канал, чтобы быть в курсе самых интересных материалов

Подписаться

Эффект донорства и отвода электронов

Было проведено

присутствия как 4MP, так и 4NP (для получения более подробной информации см. Вспомогательную информацию

). В НК CdSe / CdS quasi-

типа II в присутствии 4NP нетикс восстановления отбеливания ki-

становится быстрее из-за переноса электронов. Напротив, ограниченный перенос дырок

приводит к аналогичному восстановлению отбеливания ki-

netics в CdSe / CdS NC как при отсутствии, так и при наличии

4MP (рисунок S8A в вспомогательной информации).Опять же, кинетика восстановления отбеливания

в NC CdSe / CdTetype II в присутствии 4MP

становится медленнее из-за переноса дырок на 4MP;

, однако, динамика восстановления после отбеливания остается аналогичной

у CdSe / CdTeNC в присутствии 4NP из-за ограничения переноса электронов со стороны CdTeshell (рис.

и S8B в вспомогательной информации).

Выводы

Перенос дырок и электронов от фотовозбужденных КТ CdSe на

фенолов с электронодонорными (4-метокси) и отводящими

(4-нитро) группами исследованы с помощью стационарного

и поглощения с временным разрешением. –Эмиссионная спектроскопическая техника —

ед.Тушение стационарной эмиссии КТ CdSe при добавлении

фенолов свидетельствовало о переносе

дырок или электрона в качестве активного процесса от фотовозбужденных КТ CdSe на фенол

, что подтверждается эмиссионной спектроскопией с временным разрешением. Анализ

SV был проведен для систем CdSe / 4MP и CdSe / 4NP для определения механизма тушения. Экспериментальные исследования

Результаты

показывают, что тушение выбросов в обеих системах следует

как по статическим, так и по динамическим механизмам тушения.Для исследования механизма гашения излучения

были определены уровни энергии

, определенные с помощью циклических вольтамперометрических измерений для

как 4MP, так и 4NP; эти результаты предполагали, что

электронов передаются от фотовозбужденных квантовых точек CdSe в 4NP, а дырочные передачи

dSe из фотовозбужденных QD до 4МП было термодинамически

жизнеспособных процессов. Кроме того, систематический анализ с использованием

CdSe / CdSquasi-type II и CdSe / CdTetypeIINC в присутствии

как 4MP, так и 4NP показал, что перенос дырок на 4MP

и перенос электронов на 4NP были активными процессами.Чтобы понять динамику КТ в раннем масштабе, была проведена фемтосекундная

ТА-спектроскопия для всех систем. В системе CdSe /

4NP из-за термодинамической жизнеспособности и сильной способности пара-нитрогруппы

к акцептору электронов облегчался перенос электрона

, что приводило к быстрому восстановлению

эри в фемтосекундной ТА. из-за присутствия метоксигруппы, дающей

электронов,

в 4MP, уровни HOMO перемещались на

вверх, что позволяло переносить фотоиндуцированные дырки

в 4MP от фотовозбужденных квантовых точек CdSe.В результате в системе CdSe / 4MP наблюдалось медленное восстановление отбеливания. Таким образом, наши результаты

предполагают, что введение электронодонорных и

-отводящих частей в феноле может изменять уровни HOMO – LUMO

, что в конечном итоге приводит к захвату дырок или электронов

фотовозбужденными квантовыми точками CdSe. Понимание

разделения зарядов в таких системах может быть очень полезным для

многих практических приложений, таких как

сбора солнечной энергии и фотокатализа.

Благодарности

Эта работа была поддержана «Наградой исследователя DAE-SRC за выдающиеся исследования

» (номер проекта / схемы: DAE-SRC/2012/21/

13-BRNS), предоставленной H.N.G. Т.Д. и С.М. выражаем признательность CSIR

за исследовательские стипендии.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Ключевые слова: кадмий · перенос электрона · фотохимия ·

квантовые точки · эффекты заместителя

[1] E.H. Sargent, Nat. Фотоника 2012,6,133 –135.

[2] P. V. Kamat, J. Phys. Chem. C 2008,112,18737 –18753.

[3] C. Burda, X. Chen, R.Narayanan, M. A. El-Sayed, Chem. Ред. 2005,105,

1025–1102.

[4] В. И. Климов, А. А. Михайловский, С. Сю, А. Малко, Дж. А. Холлингсворт, К. А.

Ледердейл, Х.-Дж. Эйслер, М.Г. Бавенди, Science 2000, 290, 314–317.

[5] A. Nozik, Annu. Rev.Phys. Chem. 2001,52,193–232.

[6] M. A. El-Sayed, Acc. Chem.Res. 2004,37,326 –333.

[7] P. Kambhampati, Acc. Chem. Res. 2011,44,1–13.

[8] А. П. Аливисатос, Science 1996, 271 933–937.

[9] I. Hod, A. Zaban, Langmuir 2014,30,7264–7273.

[10] F. Hetsch, X.Xu, H. Wang, S. V. Kershaw, A. L. Rogach, Chem. Phys. Lett.

2011,2,1879–1887.

[11] П. К. Сантра, П. В. Камат, J. Am. Chem. Soc. 2013 135 877 –885.

[12] A. Pan, W. Zhou, E. S. P. Leong, R. Liu, A. H. Chin, B. Zou, C. Z. Ning,

Nano Lett.2009,9,784 –788.

[13] T. Pons, E. Pic, N. Lequeux, E. Cassette, L. Bezdetnaya, F. Guillemin, F.

Маршал, Б. Дубертре, ACS Nano 2010,4,2531–2538.

[14] М. К. Бирд, Дж. М. Лютер, О. Е. Семонин, А. Дж. Нозик, Acc. Chem. Res.

2013,46,1252 –1260.

[15] Дж. Т. Стюарт, Л. А. Падилья, В. К. Бэ, W.-K. Koh, J. M. Pietryga, V. I.

Klimov, J. Phys. Chem. Lett. 2013,4,2061–2068.

[16] Дж. Э. Мерфи, М. К. Берд, А. Г. Норман, С.П. Аренкиль, Дж. К. Джонсон, П.

Yu, O.I.Micic, R.J. Ellingson, A.J. Nozik, J. Am. Chem. Soc. 2006,128,

3241–3247.

[17] Р. Д. Шаллер, М. Сикора, Дж. М. Пьетрига, В. И. Климов, Nano Lett. 2006,6,

424–429.

[18] Р. Д. Шаллер, В. И. Климов, Phys. Rev.Lett. 2004,92,186601.

[19] Дж. М. Лютер, М. К. Берд, К. Сонг, М. Лоу, Р. Дж. Эллингсон, А. Дж. Нозик,

Nano Lett. 2007,7,1779 –1784.

[20] Р. Д. Шаллер, Дж. М. Петрига, В.Климов И., Nano Lett. 2007 г., 7,3469–3476.

[21] Климов В.И., Annu.Rev.Phys. Chem. 2007 г., 58,635 –673.

[22] A. J. Nozik, Annu. Rev.Phys. Chem. 2001,52,193 –231.

[23] P. Kambhampati, J. Phys. Chem. C 2011,115,22089–22109.

[24] П. Мэйти, Т. Дебнат, Х. Н. Гош, J. Phys. Chem. Lett. 2013, 4,4020 —

4025.

[25] J. Huang, D. Stockwell, Z. Huang, D. L. Mohler, T.Lian, J. Am. Chem. Soc.

2008,130,5632 –5633.

[26] I.Mora-Serj, V.Likodimos, S. Gime ’nez, E. Martı’ nez-Ferrero, J. Albero,

E. Palomares, A. G. Kontos, P. Falaras, J. Bisquert, J. Phys. Chem. C 2010,

114, 6755–6761.

[27] А.О. Эль-Баллули, Э.Аларусу, М. Бернарди, С.М. Али, А.П. Лагроу, О.М.

Бакр, О.Ф. Мохаммед, J. Am. Chem. Soc. 2014,136,6952 –6959.

[28] Т. Дебнат, П. Мэйти, Т. Банерджи, А. Дас, Х. Н. Гош, J. Phys. Chem. C

2015,119, 3522–3529.

[29] А. Дж. Моррис-Коэн, М.T. Frederick, L.C. Cass, E.A. Weiss, J. Am. Chem.

Soc. 2011,133,10146–10154.

[30] Н. Сонг, Х. Чжу, С. Цзинь, Т. Лиан, ACS Nano 2011,5,8750–8759.

[31] И. Робель, М. Куно, П. В. Камат, J. Am. Chem.Soc. 2007, 129, 4136–4137.

[32] У. А. Тисдейл, К. Дж. Уильямс, Б. А. Тимп, Д. Дж. Норрис, Э. С. Айдил, Х.-Й. Чжу,

Science 2010, 328, 1543–1547.

Chem. Eur.J.2017, 23,7306 –7314 www.chemeurj.org T2017 Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim7313

Full Paper

Тюнинг коврик Hänn (фото)

Тюнинг ВАЗ-2109 Passagéier unzekräizen — e Prozess, dass an bal all esou Gefier Besëtzer interesséiert ass.Wann seng Performance Charakteristiken verbessert Kabine an Hiren Optrëtt ginn hätt. D’Haaptzil vun dësem Prozess ass de akustesch Charakteristiken vun der Mammesprooch System ze verbesseren. Obwuel ass et kee Geheimnis, datt den Interieur tuning VAZ-2109 — de simultan Ausféierung vun soundproofing, Isolatioun ass a sengem Optrëtt verbesseren.

Firwat Schallisolatioun?

De Besëtzer vun de ville Gefierer mussen net iwwer звукоизоляция ze denken, well den Auto och an ouni et lass.An dës Prozedur fir e puer Grënn:

• Midd vun Bref, datt mat normal dreiwend a sengem Auto Amëschung. eng grouss Zuel vun Plastik Deeler goufen an de Prozess vun der Assemblée vun der Maschinn, benotzt déi knirschen. An den Sound ass heiansdo esou staark, dass d’Chauffeuren all Gedanken Lëscht iwwert d’Installatioun deier Akustik. Никакой Prozedur ass et méiglech ginn все Mammesprooch System ze installéieren, dass gutt am Auto VAZ-2109 Toun wäert. Bannen tuning wäert am Auto maachen bréngen méi interessant.
• Alles скрипит, ugefaange mat Dieren a gedronk mat Gepäck. De Sproochen iwwersat schéckt e puer komesch Kläng dass absolut all Proprietaire vun VAZ Sak. Gepäckdréier heescht déi selwecht Saach, awer nëmmen am Réck vun der Maschinn.
• Et schéngt, datt all vun den Elementer am Cockpit läit, liewen rentm Liewen. An do ass keng Plaz fir engem glat a Scheiwen Toun, déi vun der Mammesprooch System publizéiert ass.

Wat Dir braucht fir звукоизоляция ze kafen?

An Gewalt Autoen, ass et kee Geheimnis, делать увлеченные adäquate Niveau vun der Mammesprooch ass.An de Beweis vun dëser — модель ВАЗ-2109. Bannen tuning erlaabt отличный Toun Qualitéit Akustik ze erreechen. Während dem Spill на dëser Maschinn все Zorte vu datt Kaméidi datt d’Rees onwuel a ganz Kaméidi mécht. Dofir, который является новым Saach éischt maachen, wann den Auto VAZ 2109 tuning, — ze Toun Isolatioun üben. Fir adäquate Installatioun vun Isolatioun braucht Dir eng Rei vun Instrumenter a Materialien. Braucht: e huet Messer, Aachterbunnen, Hëtzt Pistoul, Bewaacher vun all Faarf, SchŽieren a Moosse Metal, Mastik Messer, ацетон.

Wat ass de Prozess?

Вилл Лейт для тюнинга ВАЗ-2109 (Фото). Тюнинг 2109 мат sengem eegenen Hänn ass net einfach ze Leeschtunge. Нет, все, d’Kreatioun vun Toun Isolatioun — ass eng ganz wichteg Prozess datt wéinst Opmierksamkeet kritt soll. Wann et kee Mëttel sinn ze suergen, datt et an der Service Gare duerchgefouert, da spille et relativ méiglech ass an onofhängeg. Gläichzäiteg musse mir drun dass Aarbecht ass an dräi Schrëtt duerchgefouert:

• Éischter Etapp: Tromp vun Material. Besser Preferenze вибропласта М2 звукоизоляция «Стизол» джинн. Fir d’Installatioun vun Toun Isolatioun fänken ass néideg den Auto bannen ze disassemble. Wann Dir nach nie gemaach hunn, ass dat beschte dësem Prozess zoustännegen Expert vertrauen. Все услуги Gare ass gebass all Employé ze maachen.
• Virbereeden der Maschinn. Fir den Auto disassemble, muss vun all de Sëtzer, Dier Brieder geläscht ginn ze disassemble an der pholstery vum Plafongsverkleedung, ewechzehuelen Sproochen iwwersat an Stack deckt.
• Установка. Fir d’Material ze gëlle ass néideg der Uewerfläch vum Kierper aus verschiddenen Qualitéit mat der Léisungsmëttelbad ацетон и 646 или краска Stand halen 10. Минут не обезжиривают. Wann néideg, kann dës Period fräi ginn. Виллы Experten an Touring со звукоизоляцией и звукоизоляцией ВАЗ-2109 ouni de Gebrauch vun engem Damp suergt Material net héich Qualitéit ginn. Особенность Seng läit an der Tatsaach, datt d’Loft an de Pore Texter gutt spären ass an Hien Kaméidi и reegel Hëtzt.Präis vum Material ass для всех ACL sinn.

Leeschtungsfäheg Isolatioun selwer

Тюнинг баннен ВАЗ-2109 kënnt Dir Är eegen Hänn Maachen. Dëse Prozess geschitt, wéi follegt:

• Déi bannenzeg vun der Dieren empfuel vibroplasta zu gekollt. et muss fest Fir dat Enn, mat engem Aachterbunnen gekeltert ginn. Fir d’Installatioun vun eben-Opsaug- Материал упрощен до 50 Grad gehëtzt ginn. Et ass Recommandéiert eng Regär Hoer Dryer konzentréiert.Wann sinn Konstruktioun Gebeessduch ausgeluechte Seibecken, da wäert d’Resultat esouguer besser, well d’Hëtzt vill méi séier ginn.
• Konsolidéiert Material néideg aus der Mëtt Deel un de Bord ze fänken Bubbles geformt ze vermeiden. Obwuel et Decisioune gutt um normal Raumtemperatur. Puer vibromaterialy hunn op eng Säit eng Kliewefolie Uewerfläch, déi d’Installatioun Prozess maaachen.
• Déi nächst Etapp vun all de Rescht Plaz vum Auto Plack gëtt. Technik muss zu gemeinsame gemeinsame ginn.Nëmmen no dass kann Evenementer Provider fir de ausgewielt Kandidatur Kaméidi Isolatioun Material. Hien muss iwwer vibroplasta goen. Vergiesst nët, dass der Kliewefolie Material un der Uewerfläch Säit applizéiert ass.
• dës relativ einfach Schrëtt no un, no dir nämlech gekollt absolut all bannenzeg vun der Maschinn Deeler geläscht an Deeler sinn nees Plaz huet.

leeschtungsfäheg Isolatioun

Wéi virun feststellen, тюнинг баннен ВАЗ-2109 thermesch Isolatioun ëmfaasst.Et soll feststellen, datt dëst Prozess kann net einfach genannt ginn. Нет, пихта сен msetzung puer Deeg huelen kann. Éischt, solle mir de Kader vun der Aarbecht Definéieren. Natierlech, ginn der méi ass, de méi Effort muss maachen. Нет, все, kënnt dir nëmmen isoléiert Dier oder de ganzen Auto verbréngen. Также сделайте Dir goen:

• Éischt musse mer un komplett der Interieur vun der Auto disassemble. Dat ass, soll all onnéideg Saache ewechzehuelen. Dozou gehéiert Still, Spigelen, bäi der Doropshin.Du kanns och den Uewen Upgrade vun der damper ugepasst. Dofir, bei dëser Etapp ass et besser hir ze läschen.
• Elo soll mir besonnesch Opmierksamkeet ze Stroumconsommatioun deckt d’Lächer am ënnen vun der Kabine bezuelen. Wann e puer vun hinnen schon eraus drënner sinn, schounen hinnen (um ganz mannst méi Loftofschloss gemaach ginn, Assemblée erauszekréien benotzt). Miss dësem Moment, ass et onméiglech gin der ingress vun Fiichtegkeet zréck am Banneschte vun der Maschinn ze vermeiden.

Veraarbechtung vun Plastik Deeler

Vun der Veraarbechtung vun Metalldeeler erausgewäsch brauchen lues un der Paste vun Plastik Elementer ze plënneren. Et ass besser Vizomat ze benotzen, well et vill méi einfach ass wéi vibroplast ze installéieren. Plazen, вы Deeler и Kontakt mat, все и коммен, только Dir ратифицировал битопластом. Dëst ass ze garantéieren, datt d’Plack gëtt Deeler sinn quiitscht a publizéieren rauszesichen все посторонние Kläng. Пластиковый Deeler brauchen iwwer bis Paste, mat der Stiwwel Start.Maachen dëst, muss se geläscht ginn, dann gin ass an Doropshin.

Nächst, ass et néideg ze fänken Veraarbechtung de Sproochen iwwersat VAZ-2109. Bannen tuning an Brieder, Fotoen and Videoen déi och nëtzlech sinn, et ass eng bestëmmte Muster. Torpedo Plack gëtt erauszekréien. Siichtbar Splécken brauchen d’bitoplastom zu Sigel. Besonnesch Opmierksamkeet soll tëscht dem Uewen an Leitunge läit un der extra bezuelt ginn. Filteren an de Biergspëtzten vun der Instrument Stärekoup gin. Maachen dëst, benotzen Vizomat.

Veraarbechtung Daach

bannen ВАЗ-2109 тюнинг ëmfaasst Aarbecht mat den Daach. Et ass néideg Rechnung ze huelen, datt net de ganze Plafongsverkleedung vun der Maschinn ze isoléieren brauch, mä nëmmen de tematiséieren tëscht dem crossbars. Vibroplast nees Stécker geschnidde datt zesummen anstänneg Plack gëtt sinn. Fir déi zweet futti ass splenitis applizéiert. Ze maachen et einfach ze installéieren, ass et néideg et zu Hëtzt e bësse weider, an dann — sécher mat duebel-dofir Metal.

Urode engem Leedungs- nei Äre ganzdeegleche

Vill Besëtzer vun Gewalt Autoen sinn interesséiert, wéi de tuning ВАЗ-2109 (фото). Тюнинг 2109 mat sengem eegenen Hänn wéi méiglech ze maachen. Halen vergiessen, datt tuning — eng Rei vun Aktiounen déi d’Moderniséierung vun der Maschinn bäidroen. Также должен быть Dir et méi attktiv Wanterschlof maachen. Vill getraut souguer der FEDIL ze schounen, déi am Prozess vun Ausbeutung ass Originalgréisst Charakteristiken verléiert. Zu dësem Prozess gräift, ass et néideg der FEDIL fir immobilize.Ënner soll et e Schlass gin dass geläscht ginn muss. Hei Tipps sinn, sollen se och disabled ginn. Раскрутите der eben dass d’Rad stattfond huet (et ass normalerweis déi lénks). Fir ewechzehuelen der musst zitt et iwwer. déi nei Leedungs- installéiert hëlt Plaz an ëmgedréinter.

обивка

Доработка тюнинг ВАЗ-2109 sinn och ganz wichteg. Heiansdo déi al обивка Splécken, et gesäit just schrecklech. Dofir, владелец обивки Sëtz zu Leeschtunge. Dir kënnt all Material benotzt engem dichten Textur mussen.Hien muss och déi Plafongsverkleedung an der Dier gewannen sou als net de Stil vun der Auto ze desorganiséieren.

Sou, kanns de tuning vum Auto a selwer Leeschtunge. Et ass Recommandéiert eng speziell Formatioun ze kafen aus all déi néideg Detailer.

5955-01-393-2109 — ОСЦИЛЛЯТОР С КРИСТАЛЛИЧЕСКИМ УПРАВЛЕНИЕМ, EC1100CHS-4.608MHZ, EC1100CHS4608MHZ, 3000335010

×

Группа 85: Электрические машины и оборудование, их части; Звукозаписывающие и воспроизводящие устройства, устройства для записи и воспроизведения телевизионного изображения и звука, а также их части и принадлежности

34 85322 — — — — — — — Прочее Нет.34 903

График B №и товарные позиции	Описание товара	Кол-во единиц
85,41	— Диоды, транзисторы и аналогичные полупроводниковые приборы; фоточувствительные полупроводниковые устройства, включая фотоэлементы, собранные или не собранные в модули или составленные из панелей; светодиоды; смонтированные пьезоэлектрические кристаллы; его части:
8541.10	— — Диоды, кроме светочувствительных или светодиодных:
8541.10.0040	— — — Микросхемы, кристаллы и пластины в демонтированном состоянии	No. — — — Прочее:
8541.10.0050	— — — — Зенер	No.
8541.10.0060	— — — — Микроволновая печь	No.
	— — — — Другое:
8541.10.0070	— — — — — При максимальном токе 0,5 А или менее	№
No.	8541.10.0080	— — — — — Другое	No.
	— — Транзисторы, кроме светочувствительных транзисторов:
8541.21	— — — Со скоростью рассеяния менее 1 Вт:
8541.21.0040	— — — — Чипы, кристаллы и пластины в демонтированном состоянии	№
.0080	— — — — Другое	No.
8541.29	— — — Другое:
8541.29.0040	— — — — Пластины, чипы без монтажа	№
8541.29.0080	— — — — Другое	No.
8541.30	— — Тиристоры, диам. И симисторы, кроме светочувствительных устройств: 903 8541.30.0040	— — — Чипы, кубики и пластины в разобранном виде	No.
8541.30.0080	— — — Другое	No.
8541.40	— — Фоточувствительные полупроводниковые приборы, включая фотоэлементы, в сборе или без модуля или в виде панелей; светодиоды:
8541.40.2000	— — — Светодиоды (светодиоды)	No.
8541.40.6010	— — — — Чипсы, кубики и пластины без установки	No.
	— — — — Прочее:
	— — — — — Солнечные элементы:
20 8541 —,40. — Смонтированы в модули или составлены из панелей	№
8541.40.6030	— — — — — — Прочие	№
8541.40.6050	No.
	— — — — Транзисторы:
8541.40.7040	— — — — — Чипы, кристаллы и пластины в демонтированном виде	No. 7080	— — — — — Другое	№
	— — — — Другое:
8541.40.8000	— — — — — Изоляторы с оптической связью
8541.40.9500	— — — — — Другое	No.
8541.50	— — Прочие полупроводниковые приборы:
	903 — — Чипсы, кубики и пластины без установки	№
8541.50.0080	— — — Прочие	№
8541.60	— — Установленные
	— — — Кварц, рассчитанный на рабочие частоты:
8541.60.0025	— — — — Не более 20 МГц	№
8541.60.0060	— — — — Превышение 20 МГц	№
— 8541.60 — Другое	No.
8541.90.0000	— — Детали	X

область коры, специализирующаяся на восприятии лиц

Как показывает наш обзор литературы, был достигнут значительный прогресс в понимании FFA и ее роли в восприятии лиц.Однако фундаментальные вопросы остаются без ответа. В нашем последнем разделе мы рассуждаем о двух из них: происхождение FFA; и вопрос о том, является ли FFA уникальной в коре головного мозга или это одна из большого числа других областей коры, специализирующихся на доменно-специфических когнитивных функциях. В заключение мы кратко изложим основные выводы этого обзора.

(a) Истоки FFA

Как возникает FFA в процессе разработки? Недавние нейровизуализационные исследования показывают, что FFA все еще развивается в раннем подростковом возрасте (Passarotti et al .2003; Эйлуорд и др. . 2005; Голараи и др. . 2005). Каким бы интригующим ни был этот вывод, он не говорит нам о механизмах, которые приводят к возникновению FFA. Построен ли он процессом зависимой от опыта корковой самоорганизации (Jacobs 1997) или частично задан изначально? Что касается лиц, то на этот вопрос трудно ответить, потому что аргументы как экспериментального, так и эволюционного характера правдоподобны, и у нас очень мало данных, чтобы ограничить наши предположения.

С одной стороны, опыт, несомненно, должен играть некоторую поучительную роль в развитии областей лица, учитывая множество доказательств того, что нейроны вентрального зрительного пути настраиваются опытом (Baker et al .2002; Оп де Бек и др. . Отправлено). Свидетельство такой эмпирической настройки восприятия лица, в частности, можно увидеть в «эффекте другой расы», в котором поведенческие характеристики (Malpass & Kravitz 1969; Meissner & Brigham 2001) и нейронные реакции (Golby et al , 2001) являются выше для лиц знакомой, чем для незнакомой расы, даже если соответствующий опыт происходит после 3 лет (Sangrigoli et al , 2005). С другой стороны, по крайней мере, некоторые аспекты восприятия лица, по-видимому, заданы врожденно, поскольку младенцы младше 24 часов предпочитают отслеживать схематичные лица по сравнению с визуально похожими зашифрованными или перевернутыми лицами (Johnson et al .1991; Кассия и др. . 2004 г.). Однако эти два наблюдения оставляют открытым обширное пространство возможных сценариев, в которых гены и окружающая среда могут взаимодействовать при создании избирательной области коры, такой как FFA.

Что действительно кажется довольно очевидным, так это то, что развитие нормальной обработки лица взрослого человека (и, следовательно, по гипотезе, развитие FFA) ограничено как анатомически, так и хронологически. Во-первых, сам факт того, что FFA приземляется примерно в одном и том же месте у разных субъектов, наряду с его преимущественной латерализацией в правое полушарие, предполагает некоторые ограничения на его развитие.Во-вторых, нейропсихологические пациенты, избирательно теряющие способность распознавания лиц в результате очагового повреждения головного мозга, редко, если вообще когда-либо, могут повторно изучить эту способность, что позволяет предположить, что оставшаяся зрительная кора головного мозга (которой достаточно для визуального распознавания объектов, не являющихся лицами), не может быть обученным распознаванию лиц в зрелом возрасте (но см. DeGutis и др. . (в печати) для свидетельств краткосрочного улучшения распознавания лиц в случае прозопагнозии развития после обширного перцептивного обучения с помощью лиц).В-третьих, эта очевидная неспособность перенести обработку лица на альтернативные нервные структуры может быть установлена ​​на очень раннем этапе развития, о чем свидетельствует пациент, который получил повреждение веретенообразной области в возрасте всего 1 дня и который, будучи взрослым, все еще испытывает серьезные трудности в распознавание лиц (и некоторых других категорий объектов; Farah et al , 2000). Хотя неясно, что такого особенного в этой области веретенообразной извилины, что FFA, по-видимому, должна здесь жить, одна интригующая подсказка содержится в сообщениях о том, что избирательная кора головного мозга также сильнее реагирует на центральные, чем на периферические зрительные стимулы (даже не относящиеся к периферии). лица; Леви и др. .2001). Этот факт может указывать на то, что избирательные области лица находятся в коре головного мозга с центральным смещением либо потому, что она обладает вычислительными свойствами, необходимыми для обработки лиц, либо потому, что мы склонны смещать лица в ямки во время развития (Kanwisher 2001).

Другие подсказки о развитии специализированных механизмов обработки лиц исходят от людей с «прозопагнозией развития», у которых нет повреждений мозга, которые можно различить на МРТ-изображениях или историях жизни, но которые имеют серьезные и пожизненные нарушения распознавания лиц (Behrmann & Avidan 2005). ).По крайней мере, для некоторых из этих людей дефицит является исключительно селективным только для обработки лица (Duchaine et al , 2006), обеспечивая мощную конвергентную поддержку гипотезы о специфичности лица. Отдельные сообщения предполагают, что прозопагнозия развития может передаваться в семьях (De Haan 1999; Duchaine & Nakayama 2005; Kennerknecht et al . 2006).

Возможная наследственность этого синдрома, его сильная специфичность для лиц и его характер развития предполагают, что генетические факторы могут способствовать построению механизмов обработки лица.Одна пока нерешенная загадка заключается в том, почему многие субъекты с прозопагнозом в процессе развития имеют СЖК (Hasson et al . 2003; см. Также Vuilleumier et al . 2003). Это может указывать на то, что либо дефицит у этих субъектов возникает на более позднем этапе обработки, либо FFA у этих субъектов существуют, но не функционируют нормально (Schiltz & Rossion 2006). Хотя Avidan et al . (2005) утверждали, что FFA у прозопагнозных субъектов демонстрируют нормальную адаптацию fMR к идентичности лица, эти исследования были проведены с использованием блокированного дизайна, который подвержен искажениям внимания. ¹

Доказательства того, что очень ранний опыт также имеет решающее значение для развития нормального распознавания лиц взрослых, получены из исследований людей, рожденных с плотной двусторонней катарактой (Maurer et al . 2005). У этих людей нет паттернов зрения до тех пор, пока их катаракта не будет исправлена ​​хирургическим путем в возрасте от двух до шести месяцев. После операции типовое зрение, как правило, не нарушается, хотя и не совсем нормально. Удивительно, но у этих людей никогда не развивается нормальное восприятие лица.Став взрослыми, они не умеют (по сравнению с нормальными испытуемыми) различать стоящие лица. Хотя утверждалось, что дефицит у этих пациентов специфичен для различения лиц на основе положения черт, а не формы отдельных черт, стимулы, использованные в исследовании, заставляющие этот случай (например, лицо Джейн) сбивать с толку интервалы / детали меняются с общей трудностью. Важно отметить, что исследования, которые сравнивали сложность задачи с интервалом и частичными задачами, показали, что прозопагнозные люди демонстрируют дефицит как в задачах по размещению, так и по части различения (Yovel & Duchaine, 2006).Во-вторых, части лица использовали Le Grand и др. . (2004) различались не только формой, но и информацией о контрасте / яркости (например, помада). Недавнее исследование показало, что прозопагнозные люди обычно могут различать лица, части которых различаются по контрасту / яркости в дополнение к информации о форме (Yovel & Duchaine 2006). Таким образом, чтобы определить роль пространственного расположения и информации на основе частей в распознавании лиц у этих пациентов, будет важно повторно протестировать субъектов с ранней катарактой с этими более сбалансированными стимулами, в которых части лица различаются по форме, а не по информации о контрасте / яркости. , которые можно различить безлицевыми механизмами.

Исследования, в которых изучалась целостная обработка данных, показали, что у этих пациентов не наблюдается совокупного эффекта (описанного в § 1; Young et al , 1987), указывающего на неспособность обрабатывать лица целостным образом (Le Grand et al , 2004). Таким образом, образное зрение в первые несколько месяцев жизни необходимо для развития нормальной обработки лица во взрослом возрасте; лет последующего визуального опыта работы с лицами недостаточно. Самое интересное, что именно раннее лишение входных данных именно в правое полушарие приводит к нарушениям обработки лица у взрослых людей; раннего лишения зрительного восприятия левым полушарием нет (Le Grand et al .2003 г.). Таким образом, хотя эти исследования указывают на критическую роль опыта в создании или обслуживании механизмов обработки лица, этот опыт должен быть направлен на конкретную анатомическую цель (правое полушарие) и должен иметь место на очень ранней стадии развития. На две важные части этой головоломки еще предстоит ответить эмпирически. Во-первых, является ли дефицит у пациентов с катарактой специфическим для восприятия лица? В данном случае было бы особенно полезно измерить эффективность этих людей при использовании одинаковых стимулов на лице и без лица, таких как те, что показаны на рисунке.Во-вторых, что происходит с FFA у людей с ранней двусторонней катарактой? Мы предполагаем, что у них могут быть СЖК (как у субъектов с прозопагнозом в процессе развития), но их СЖК могут не функционировать нормально.

Краткий комментарий об исследованиях предполагаемой нехватки FFA у людей с расстройством аутистического спектра (ASD; Schultz et al .2000; Critchley et al .2001; Pierce et al .2001). Это открытие было приведено в качестве доказательства роли опыта в построении FFA, основанного на аргументе, что субъекты с РАС, как правило, не смотрят на лица во время развития так много, как это делают нормальные субъекты.Однако у этого аргумента есть несколько недостатков. Во-первых, мало кто сомневается в выводе о том, что опыт работы с лицами важен для развития FFA. Интересен вопрос, играет ли опыт поучительную, а не разрешающую роль (Crair 1999). (Поучительная роль опыта может предсказать, что люди — или, что более вероятно, обезьяны — выросшие в среде, где лица имели совершенно другую структуру, разовьют механизмы обработки лиц, которые выборочно реагируют на эту альтернативную структуру.) Исследования аутизма не могут ответить на этот вопрос. Во-вторых, даже если у людей с РАС отсутствовали СЖК, как утверждается, это не продемонстрировало бы важность опыта для развития СЖК, потому что эти расстройства также имеют генетический компонент, который сам может быть ответственным за отсутствие СЖК. В-третьих, учитывая хорошо задокументированную тенденцию людей с РАС избегать взгляда на лица, любая неспособность найти FFA у субъектов с РАС может быть результатом неспособности испытуемых смотреть на стимулы во время сканирования (!).Действительно, исследования, которые требовали от субъектов фиксировать лица, обнаружили нормальную активацию лица в веретенообразной извилине у субъектов с РАС (Hadjikhani et al .2004; Dalton et al .2005). Таким образом, текущие исследования FFA у субъектов с РАС не помогают нам понять механизмы развития, с помощью которых конструируются FFA.

Один из способов не выявить генетические и эмпирические факторы в развитии определенных категорий областей коры головного мозга — это рассмотреть категорию, для которой особая роль генов маловероятна: визуальное распознавание слов.Люди читают всего несколько тысяч лет, что, вероятно, недостаточно для того, чтобы естественный отбор создал специализированные машины для визуального распознавания слов (Polk & Farah 1998). Таким образом, убедительные доказательства того, что область коры головного мозга, избирательно участвующая в визуальном распознавании букв или слов, предоставит доказательство существования того, что только опыт с данной категорией стимулов, без конкретной генетической предрасположенности, может сыграть поучительную роль в построении область коры, которая избирательно участвует в распознавании стимулов этой категории.Сообщалось о некоторых доказательствах корковой специализации визуально представленных букв (Polk et al , 2002) и слов (Cohen et al , 2000). Текущая работа в нашей лаборатории подкрепляет эти выводы, показывая отдельные области строковых букв у большинства испытуемых индивидуально, а также показывая, что эта избирательность сформирована опытом. Конечно, тот факт, что опыт, по-видимому, может создавать корковую селективность в отсутствие специфической генетической схемы для этой области коры, не означает, что это происхождение FFA.

В целом, существенные доказательства указывают на важную роль как генетических факторов, так и конкретного раннего опыта в построении FFA. Хотя подробное описание этого процесса остается неуловимым, недавнее открытие возможного гомолога FFA у макак (Tsao et al , 2003; см. § 2 d ) открывает новую захватывающую возможность исследования эффекта раннего опыт по развитию лицево-селективных областей коры.

(б) Кортикальная специализация для других функций?

Конечно, доказательства гипотезы о специфичности лица, рассмотренные здесь, не обязательно должны означать, что все познание осуществляется с помощью механизмов, специфичных для предметной области.Являются ли лица уникальными по такой степени функциональной специфичности или в человеческом мозге существуют другие подобным образом избирательные области коры? Внутри затылочно-височного пути мы охарактеризовали две другие селективные по категориям области: PPA, которая избирательно реагирует на изображения мест (Epstein & Kanwisher 1998), и экстрастриатную область тела (EBA), которая избирательно реагирует на изображения тел и частей тела ( Даунинг и др. .2001). Как и FFA, эти области можно найти в более или менее анатомическом месте почти у каждого нормального объекта.Таким образом, эти избирательные по категориям регионы составляют часть основной функциональной архитектуры человеческого мозга.

Являются ли эти три селективные по категориям регионы только верхушкой айсберга, и еще десятки в затылочно-височном пути ждут своего открытия? В широком исследовании 20 различных категорий стимулов Даунинг и др. . (2006) воспроизвели FFA, PPA и EBA у подавляющего большинства испытуемых, но не смогли найти другие категории, которые производят вид сильно избирательной реакции в фокальной области коры головного мозга, наблюдаемой в FFA, PPA и EBA.Конечно, есть много способов не обнаружить действительно существующую область селективной по категориям, и новые из них могут быть очевидны при сканировании с более высоким разрешением (Schwarzlose et al . 2005). Тем не менее, похоже, что у нас нет особых областей коры в пространственной шкале FFA, PPA и EBA для многих общих категорий; лица, места и тела могут быть «особенными» в коре головного мозга.

Почему именно эти категории, а (судя по всему) не другие? В наших попытках ответить на этот вопрос исследования других областей познания могут дать важные подсказки.Недавнее открытие области височно-теменного соединения, которая очень избирательно участвует в представлении убеждений других людей (Saxe & Kanwisher 2003; Saxe & Wexler 2005), показывает, что высокая степень корковой специфичности не ограничивается областью высоких уровень зрения. Текущая работа изучает возможность того, что человеческий мозг также содержит области коры, избирательно вовлеченные в другие области познания, такие как число (Dehaene et al .2004; Shuman & Kanwisher 2004), язык (Caplan 2001) и музыка (Peretz & Заторре 2005).

Как разработать Pix2Pix GAN для преобразования изображения в изображение

Последнее обновление 18 января 2021 г.

Генеративная состязательная сеть Pix2Pix, или GAN, представляет собой подход к обучению глубокой сверточной нейронной сети для задач преобразования изображения в изображение.

Тщательная конфигурация архитектуры как типа GAN с условным изображением позволяет как генерировать большие изображения по сравнению с предыдущими моделями GAN (например, 256 × 256 пикселей), так и возможность хорошо работать с множеством различных изображений для -задачи по переводу изображений.

В этом руководстве вы узнаете, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображения в изображение карт Google.
• Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google.
• Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений.

Начните свой проект с моей новой книги «Генеративные состязательные сети с Python», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновлено в январе / 2021 г. : Обновлено, поэтому замораживание слоев работает с нормой партии.

Как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение
Фотография сделана Европейской южной обсерваторией, некоторые права защищены.

Обзор руководства

Это руководство разделено на пять частей; их:

1. Что такое Pix2Pix GAN?
2. Набор данных преобразования изображений со спутника на карту
3. Как разработать и обучить модель Pix2Pix
4. Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix
5. Как перевести карты Google на спутниковые изображения

Что такое Pix2Pix GAN?

Pix2Pix — это модель генерирующей состязательной сети или GAN, разработанная для универсального преобразования изображения в изображение.

Подход был представлен Филипом Изола и др. в своей статье 2016 года под названием «Преобразование изображения в изображение с помощью условно-состязательных сетей», представленной на CVPR в 2017 году.

Архитектура GAN состоит из модели генератора для вывода новых вероятных синтетических изображений и модели дискриминатора, которая классифицирует изображения как реальные (из набора данных) или поддельные (сгенерированные). Модель дискриминатора обновляется напрямую, тогда как модель генератора обновляется через модель дискриминатора.Таким образом, две модели обучаются одновременно в состязательном процессе, в котором генератор пытается лучше обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается лучше идентифицировать поддельные изображения.

Модель Pix2Pix — это тип условного GAN, или cGAN, где создание выходного изображения зависит от входного, в данном случае исходного изображения. Дискриминатору предоставляется как исходное изображение, так и целевое изображение, и он должен определять, является ли цель правдоподобным преобразованием исходного изображения.

Генератор обучается через состязательную потерю, что побуждает генератор генерировать правдоподобные изображения в целевой области. Генератор также обновляется с помощью потерь L1, измеренных между сгенерированным изображением и ожидаемым выходным изображением. Эта дополнительная потеря побуждает модель генератора создавать правдоподобные переводы исходного изображения.

Pix2Pix GAN был продемонстрирован на ряде задач преобразования изображения в изображение, таких как преобразование карт в спутниковые фотографии, черно-белые фотографии в цветные и эскизы продуктов в фотографии продуктов.

Теперь, когда мы знакомы с Pix2Pix GAN, давайте подготовим набор данных, который мы можем использовать для преобразования изображения в изображение.

Хотите разрабатывать сети GAN с нуля?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Набор данных преобразования изображений со спутника на карту

В этом уроке мы будем использовать так называемый набор данных « maps », который использовался в статье Pix2Pix.

Это набор данных, состоящий из спутниковых снимков Нью-Йорка и соответствующих страниц с картами Google. Проблема перевода изображений связана с преобразованием спутниковых фотографий в формат карт Google или, наоборот, изображений карт Google в спутниковые фотографии.

Набор данных представлен на веб-сайте pix2pix и может быть загружен в виде 255-мегабайтного zip-файла.

Загрузите набор данных и распакуйте его в текущий рабочий каталог. Будет создан каталог под названием « карт » со следующей структурой:

карты ├── поезд └── val

карты ├── поезд └── val

Папка поезда содержит 1097 изображений, тогда как набор данных проверки содержит 1099 изображений.

Изображения имеют цифровое имя файла и находятся в формате JPEG. Каждое изображение имеет ширину 1200 пикселей и высоту 600 пикселей и содержит как спутниковое изображение слева, так и изображение Google Maps справа.

Пример изображения из набора данных Maps, включая изображение со спутника и Google Maps.

Мы можем подготовить этот набор данных для обучения модели Pix2Pix GAN в Keras. Мы просто будем работать с изображениями в наборе обучающих данных. Каждое изображение будет загружено, масштабировано и разделено на элементы спутниковой карты и карты Google.В результате получится 1097 пар цветных изображений с шириной и высотой 256 × 256 пикселей.

Функция load_images () ниже реализует это. Он перечисляет список изображений в заданном каталоге, загружает каждое с целевым размером 256 × 512 пикселей, разбивает каждое изображение на элементы спутника и карты и возвращает массив каждого из них.

# загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)]

# загрузить все изображения из каталога в память def load_images (path, size = (256,512)): src_list, tar_list = list (), list () # перечислить имена в каталоге, предполагая, что все файлы являются изображениями для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # разбить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.append (sat_img) tar_list.append (map_img) return [asarray (src_list), asarray (tar_list)]

Мы можем вызвать эту функцию, указав путь к набору обучающих данных. После загрузки мы можем сохранить подготовленные массивы в новый файл в сжатом формате для дальнейшего использования.

Полный пример приведен ниже.

# загружать, разделять и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению из os import listdir из numpy import asarray из numpy import vstack из кераса.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import savez_compressed # загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # путь к набору данных путь = ‘карты / поезд /’ # загрузить набор данных [src_images, tar_images] = load_images (путь) print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сохранить как сжатый массив numpy filename = ‘maps_256.npz’ savez_compressed (имя файла, src_images, tar_images) print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 31

# загрузить, разделить и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению из os import listdir from numpy import asarray from numpy import vstack from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocessing.image import load_img from numpy import savez_compressed # загрузить все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = ( 9000): src_list, tar_list = list (), list () # перечислить имена файлов в каталоге, предположим, что все являются изображениями для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла , target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.append (sat_img) tar_list.append (map_img) return [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # путь к набору данных path = ‘maps / train /’ # load dataset2 [src_images, tar_images] = load_images (путь) print (‘Loaded:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сохранить как сжатый массив numpy filename = ‘maps_256.npz’ savez, src_images, tar_images) print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла)

При выполнении примера загружаются все изображения в наборе обучающих данных, суммируются их формы, чтобы изображения были загружены правильно, а затем массивы сохраняются в новый файл с именем maps_256.npz в формате сжатого массива NumPy.

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Сохраненный набор данных: maps_256.npz

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Сохраненный набор данных: maps_256.npz

Этот файл можно загрузить позже с помощью функции load () NumPy и получения каждого массива по очереди.

Затем мы можем построить несколько пар изображений, чтобы убедиться, что данные были обработаны правильно.

# загружаем подготовленный набор данных из numpy import load из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных data = load (‘maps_256.npz’) src_images, tar_images = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сюжет исходных изображений n_samples = 3 для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’)) # построить целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (2, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’)) pyplot.show ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19

# загрузить подготовленный набор данных из numpy import load из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных data = load (‘maps_256.npz ‘) src_images, tar_images = data [‘ arr_0 ‘], data [‘ arr_1 ‘] print (‘ Loaded: ‘, src_images.shape, tar_images.shape) # построить исходные изображения n_samples для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’) )) # целевое изображение графика для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.ось (‘off’) pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’)) pyplot.show ()

Выполнение этого примера загружает подготовленный набор данных и суммирует форму каждого массива, подтверждая наши ожидания немногим более тысячи пар изображений 256 × 256.

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3)

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3)

Также создается график из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения вверху и изображения карты Google внизу.

Мы видим, что спутниковые изображения довольно сложны и, хотя изображения карты Google намного проще, они имеют цветовую кодировку для таких вещей, как основные дороги, водные ресурсы и парки.

График из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения (вверху) и изображения Google Map (внизу).

Теперь, когда мы подготовили набор данных для перевода изображений, мы можем разработать нашу модель Pix2Pix GAN.

Как разработать и обучить модель Pix2Pix

В этом разделе мы разработаем модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения Google Maps.

Та же архитектура и конфигурация модели, описанные в документе, использовались для решения ряда задач по переводу изображений. Эта архитектура описана как в основной части документа, с дополнительными подробностями в приложении к документу, так и в полностью работающей реализации, представленной как открытый исходный код с фреймворком глубокого обучения Torch.

Реализация в этом разделе будет использовать структуру глубокого обучения Keras, основанную непосредственно на модели, описанной в документе и реализованной в базе кода автора, предназначенной для получения и создания цветных изображений размером 256 × 256 пикселей.

Архитектура состоит из двух моделей: дискриминатора и генератора.

Дискриминатор — это глубокая сверточная нейронная сеть, которая выполняет классификацию изображений. В частности, условная классификация изображений. Он принимает как исходное изображение (например, спутниковое фото), так и целевое изображение (например, изображение Google Maps) в качестве входных данных и прогнозирует вероятность того, является ли целевое изображение реальным или поддельным переводом исходного изображения.

Дизайн дискриминатора основан на эффективном воспринимающем поле модели, которое определяет отношение между одним выходом модели и количеством пикселей во входном изображении.Это называется моделью PatchGAN и тщательно спроектировано таким образом, чтобы каждое выходное предсказание модели отображалось в квадрате или фрагменте входного изображения размером 70 × 70. Преимущество этого подхода заключается в том, что одна и та же модель может применяться к входным изображениям разных размеров, например. больше или меньше 256 × 256 пикселей.

Выход модели зависит от размера входного изображения, но может представлять собой одно значение или квадратную карту активации значений. Каждое значение представляет собой вероятность того, что фрагмент во входном изображении является реальным.Эти значения могут быть усреднены для получения общей вероятности или классификационной оценки, если это необходимо.

Функция define_discriminator () ниже реализует модель дискриминатора 70 × 70 PatchGAN в соответствии с дизайном модели в статье. Модель берет два входных изображения, которые объединены вместе, и предсказывает исправление вывода предсказаний. Модель оптимизирована с использованием бинарной кросс-энтропии, и используется взвешивание, так что обновления модели дают половину (0,5) обычного эффекта.Авторы Pix2Pix рекомендуют это взвешивание обновлений модели, чтобы замедлить изменения дискриминатора по сравнению с моделью генератора во время обучения.

# определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) вернуть модель

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38

# определение модели дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # исходное изображение input in_src_image = Input (shape = image_shape) # целевое изображение input in_target_image = Input (shape = image_shape) # объединять изображения по каналам merged = Concate [in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization ( ) (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Activation (‘sigmoid’) (d) # определить модель model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # compile model opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0.5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5]) модель возврата

Модель генератора сложнее модели дискриминатора.

Генератор представляет собой модель кодера-декодера, использующую архитектуру U-Net. Модель берет исходное изображение (например, спутниковое фото) и генерирует целевое изображение (например, изображение Google Maps). Для этого сначала используется понижающая дискретизация или кодирование входного изображения до уровня узкого места, а затем повышающая дискретизация или декодирование представления узкого места до размера выходного изображения. Архитектура U-Net означает, что между уровнями кодирования и соответствующими уровнями декодирования добавляются пропускные соединения, образуя U-образную форму.

Изображение ниже проясняет пропускные соединения, показывая, как первый уровень кодера соединяется с последним уровнем декодера и так далее.

Архитектура генератора U-Net модели
, взятая из преобразования изображения в изображение с помощью условно состязательных сетей

Кодер и декодер генератора состоят из стандартизованных блоков сверточного, пакетного нормализационного, выпадающего и активационного уровней. Эта стандартизация означает, что мы можем разрабатывать вспомогательные функции для создания каждого блока слоев и многократно вызывать его для создания частей модели, кодирующих и декодирующих.

Функция define_generator () ниже реализует модель генератора кодировщика-декодера U-Net. Он использует вспомогательную функцию define_encoder_block () для создания блоков слоев для кодера и функцию decoder_block () для создания блоков слоев для декодера. В выходном слое используется функция активации tanh, что означает, что значения пикселей в сгенерированном изображении будут в диапазоне [-1,1].

# определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu г = LeakyReLU (альфа = 0,2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0.5) (g, обучение = True) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, нет норм партии и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) вернуть модель

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 49 0002 47 00030002 47 0003 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61

# определение блока кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию , если batchnorm: g = BatchNormalization () (g, training = True) # активация утечки relu g = LeakyReLU (alpha = 0,2) (g) return g # определить декодер block def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить уровень передискретизации g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, training = True) # условно добавить выпадение если выпадение: g = выпадение (0,5) (g, обучение = True) # слияние с пропуском соединения g = Concatenate () ([g, skip_in]) # повторная активация g = Activation (‘relu’) (g) return g # определение модели автономного генератора def define_generator (image_shape = ( 256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # image input in_image = Input (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) ck 9_b = define_encoder , без пакетной нормы и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Activation (‘relu’ ) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # output g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same ‘, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Activation (‘ tanh ‘) (g) # define model model = Model (in_image, out_image) return model

Модель дискриминатора обучается непосредственно на реальных и сгенерированных изображениях, тогда как модель генератора — нет.

Вместо этого модель генератора обучается с помощью модели дискриминатора. Он обновлен, чтобы минимизировать потери, прогнозируемые дискриминатором для сгенерированных изображений, помеченных как « реальный ». Таким образом, рекомендуется создавать более реальные изображения. Генератор также обновляется, чтобы минимизировать потерю L1 или среднюю абсолютную ошибку между сгенерированным изображением и целевым изображением.

Генератор обновляется посредством взвешенной суммы как состязательных потерь, так и потерь L1, где авторы модели рекомендуют взвешивание 100 к 1 в пользу потерь L1.Это сделано для того, чтобы генератор сильно побуждал генерировать правдоподобные переводы входного изображения, а не просто правдоподобные изображения в целевой области.

Это может быть достигнуто путем определения новой логической модели, состоящей из весов в существующей модели автономного генератора и дискриминатора. Эта логическая или составная модель включает установку генератора поверх дискриминатора. Исходное изображение предоставляется как вход для генератора и дискриминатора, хотя выход генератора подключен к дискриминатору как соответствующее изображение « target ».Затем дискриминатор предсказывает вероятность того, что генератор был реальным переводом исходного изображения.

Дискриминатор обновляется автономно, поэтому веса повторно используются в этой составной модели, но помечены как не обучаемые. Составная модель обновляется двумя целевыми объектами, одна из которых указывает на то, что сгенерированные изображения были реальными (кросс-энтропийная потеря), вынуждая большие обновления веса в генераторе для создания более реалистичных изображений, и выполненный реальный перевод изображения, который сравнивается с выход модели генератора (потеря L1).

Функция define_gan () ниже реализует это, принимая уже определенные модели генератора и дискриминатора в качестве аргументов и используя функциональный API Keras для их соединения в составную модель. Обе функции потерь указаны для двух выходных данных модели, а веса, используемые для каждого, указаны в аргументе loss_weights функции compile () .

# определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключаем вход источника и выход генератора ко входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) вернуть модель

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18

# определить объединенную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.Layers: if not isinstance (layer, BatchNormalization): layer.trainable = False # определить исходное изображение in_src = Input (shape = image_shape) # подключить исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключите вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации model = Model (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) return model

Затем мы можем загрузить наш набор данных парных изображений в сжатом формате массива NumPy.

Это вернет список из двух массивов NumPy: первый для исходных изображений и второй для соответствующих целевых изображений.

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2]

# загрузить и подготовить обучающие образы def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 возврат [X1, X2]

Для обучения дискриминатора потребуются пакеты реальных и поддельных изображений.

Функция generate_real_samples () ниже подготовит пакет случайных пар изображений из обучающего набора данных и соответствующую метку дискриминатора class = 1 , чтобы указать, что они реальны.

# выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y

# выбрать пакет случайных выборок, вернуть изображения и цель def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # выбрать случайные экземпляры ix 0, поезд А.shape [0], n_samples) # извлекать выбранные изображения X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix] # генерировать ‘настоящие’ метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape , patch_shape, 1)) return [X1, X2], y

Функция generate_fake_samples () ниже использует модель генератора и пакет реальных исходных изображений для создания эквивалентного пакета целевых изображений для дискриминатора.

Они возвращаются с меткой class-0, чтобы указать дискриминатору, что они поддельные.

# генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) возврат X, y

# генерировать пакет изображений, возвращать изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # генерировать поддельный экземпляр X = g_model.предсказать (образцы) # создать ‘поддельные’ метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) return X, y

Обычно модели GAN не сходятся; вместо этого находится равновесие между моделями генератора и дискриминатора. Таким образом, мы не можем легко судить, когда тренировка должна быть остановлена. Следовательно, мы можем сохранить модель и использовать ее для периодического генерирования примеров преобразования изображения в изображение во время обучения, например, каждые 10 эпох обучения.

Затем мы можем просмотреть сгенерированные изображения в конце обучения и использовать качество изображения для выбора окончательной модели.

Функция summarize_performance () реализует это, беря модель генератора в момент обучения и используя ее для генерации числа, в данном случае трех, переводов случайно выбранных изображений в наборе данных. Затем исходное, сгенерированное изображение и ожидаемая цель наносятся на график в виде трех рядов изображений, а график сохраняется в файл. Кроме того, модель сохраняется в файл в формате H5, что упрощает загрузку в дальнейшем.

Имена файлов изображений и моделей включают номер итерации обучения, что позволяет нам легко различать их в конце обучения.

# сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003

# сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3): # выбрать образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # plot сгенерированное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘off ‘) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1) pyplot.savefig (filename1) pyplot.close () # сохранить модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1) g_model.save (filename2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2))

Наконец, мы можем обучить модели генератора и дискриминатора.

Функция train () ниже реализует это, принимая в качестве входных данных определенный генератор, дискриминатор, составную модель и загруженный набор данных. Количество эпох установлено на 100, чтобы сократить время обучения, хотя в статье использовалось 200. Размер партии 1 используется, как рекомендовано в статье.

Обучение включает фиксированное количество итераций обучения. В наборе обучающих данных 1097 изображений. Одна эпоха — это одна итерация по этому количеству примеров, при этом размер пакета, равный единице, означает 1097 шагов обучения. Генератор сохраняется и оценивается каждые 10 эпох или каждые 10970 обучающих шагов, а модель будет работать в течение 100 эпох, или всего 109 700 обучающих шагов.

Каждый шаг обучения включает в себя сначала выбор пакета реальных примеров, а затем использование генератора для создания пакета совпадающих поддельных образцов с использованием реальных исходных изображений.Затем дискриминатор обновляется пакетом реальных изображений, а затем — поддельными изображениями.

Затем модель генератора обновляется, предоставляя реальные исходные изображения в качестве входных данных и предоставляя метки классов 1 (реальные) и реальные целевые изображения в качестве ожидаемых выходных данных модели, необходимой для расчета потерь. Генератор имеет две оценки потерь, а также оценку взвешенной суммы, полученную при вызове train_on_batch () . Нас интересует только взвешенная сумма баллов (первое возвращаемое значение), поскольку она используется для обновления весов модели.

Наконец, потеря для каждого обновления сообщается на консоль на каждой итерации обучения, а производительность модели оценивается каждые 10 периодов обучения.

# поезд pix2pix модель def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

# train pix2pix model def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определение выходной квадратной формы дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # вычислить количество пакетов на обучающую эпоху bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch) # вычислить количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных сэмплов [X_realA, X_realB], y_real_patch_realBase, y_real_patch_real_sample = (сгенерировать) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных выборок d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор 9_dellossan, train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # суммируем производительность print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss)) # суммировать производительность модели if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (i, g_model, dataset)

Объединяя все это воедино, ниже приведен полный пример кода для обучения Pix2Pix GAN преобразованию спутниковых фотографий в изображения Google Maps.

# пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение из numpy import load из numpy импортных нулей из множества импортных из numpy.random import randint от keras.optimizers импорт Адам из keras.initializers import RandomNormal из keras.models импорт модели from keras.models import Input из keras.layers импортировать Conv2D from keras.layers import Conv2DTranspose from keras.layers import LeakyReLU из кераса.активация импорта слоев из keras.layers import Concatenate из keras.layers import Dropout из keras.layers import BatchNormalization from keras.layers import LeakyReLU из matplotlib import pyplot # определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) модель возврата # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu g = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0,5) (g, обучение = верно) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, нет норм партии и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) модель возврата # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключаем вход источника и выход генератора ко входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) модель возврата # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) вернуть X, y # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2)) # поезд модели pix2pix def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных) # загрузить данные изображения набор данных = load_real_samples (‘maps_256.нпз ‘) print (‘Загружено’, набор данных [0] .shape, набор данных [1] .shape) # определить форму ввода на основе загруженного набора данных image_shape = набор данных [0] .shape [1:] # определить модели d_model = define_discriminator (image_shape) g_model = define_generator (image_shape) # определить составную модель gan_model = define_gan (g_model, d_model, image_shape) # модель поезда поезд (d_model, g_model, gan_model, набор данных)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 49 0002 47 00030002 47 0003 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 9 0002 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 000 93 000 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 1102 109 1102 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 1382 138 137 1382 138 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 153 153 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 000 000 170002 170 0003 175 176 177 178 179 180 181 182 183 9000 3 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 0003 0003 1 0003 194 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 0003 211 212 0003 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 000 227 228 000 0003 228 000 0003 228 000 234 235 236 237 238 239 240 241 242 9 0003 243 244

# пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение из numpy import load from numpy import zeros from numpy import ones from numpy.random import randint from keras.optimizers import Adam from keras.initializers import RandomNormal from keras.models import Model from keras.models import Input from keras.layers import Conv2D import from keras.layers Conv2DTranspose из keras.layers import LeakyReLU from keras.layers import Activation from keras.layers import Concatenate from keras.layers import Dropout from keras.Layers import BatchNormalization from keras.layers import LeakyReLU from matplotlib import pyplot # определить модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса # исходное изображение input in_src_image = Input (shape = image_shape) # целевое изображение input in_target_image = Input (shape = image_shape) # объединять изображения по каналам merged = Concatenate, () in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization ( ) (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), шаги = ( 2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Activation ( ‘sigmoid’) (d) # определить модель model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5]) return model # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0,02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию , если batchnorm: g = BatchNormalization () (g, training = True) # активация утечки relu g = LeakyReLU (alpha = 0.2) (g) return g # определение блока декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (std0003 = 0.02) # добавить слой с повышающей дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, training = True) # условно добавить выпадение если выпадение: g = выпадение (0.5) (g, training = True) # слияние с пропуском соединения g = Concatenate () ([g, skip_in]) # повторная активация g = Activation (‘relu’) (g) return g # определение модели автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # image input in_image Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block2 9 = define_encoder_block4 (e2 (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # узкое место, нет batch norm2D и relu (512, (4,4), шаги = (2,2), паддин g = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1 , e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # output g = Conv2DTranspose (3, (4,4), шаги = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Activation (‘tanh’) (g) # определить модель model = Model (in_image, out_image) return model # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе не обучать в состоянии для слоя в d_model.Layers: if not isinstance (layer, BatchNormalization): layer.trainable = False # определить исходное изображение in_src = Input (shape = image_shape) # подключить исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключите вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации model = Model (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) return model # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’] # масштабировать от [ 0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127.5) / 127,5 return [X1, X2] # выбор пакета случайных выборок, возврат изображений и цель def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape): # unpack dataset trainA = набор данных # выбрать случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.shape [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix] # сгенерировать ‘реальные’ метки класса (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # генерировать поддельный экземпляр X = g_model.предсказать (образцы) # создать ‘поддельные’ метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) return X, y # создать образцы и сохранить как график и сохраните модель def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3): # выберите образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1 ) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # plot сгенерированное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘off ‘) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1) pyplot.savefig (filename1) pyplot.close () # сохранить модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1) g_model.save (filename2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2)) # train pix2pix models def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определить выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # вычислить количество пакетов за период обучения bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch) # вычислить количество обучающих итераций n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i in range (n_steps ): # 9000 реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (dataset, n_batch, n_patch) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model_ 9_real) 0002 # обновить дискриминатор для реальных отсчетов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных выборок d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор 9_dellossan, train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # суммируем производительность print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss)) # суммировать производительность модели if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (i, g_model, dataset) # загрузить данные изображения набор данных = load_real_samples (‘maps_256.npz ‘) print (‘ Loaded ‘, dataset [0] .shape, dataset [1] .shape) # определить входную форму на основе загруженного набора данных image_shape = dataset [0] .shape [1:] # определить модели d_model = define_discriminator (image_shape) g_model = define_generator (image_shape) # определить составную модель gan_model = define_gan (g_model d_model , train_model , train_model , train_model) d_model, g_model, gan_model, набор данных)

Пример можно запустить на аппаратном обеспечении ЦП, хотя рекомендуется аппаратное обеспечение ГП.

Пример может занять около двух часов на современном оборудовании GPU.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Сообщается о потерях на каждой итерации обучения, включая потерю дискриминатора на реальных примерах (d1), потерю дискриминатора на сгенерированных или поддельных примерах (d2) и потерю генератора, которая представляет собой средневзвешенное значение состязательных и L1 потерь (g).

Если потери дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность перезапуска обучающего прогона, поскольку это пример ошибки обучения.

> 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266] > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813] > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520] > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143] > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72,452] … > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792] > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] g [14.343] > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851] > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901] > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5

> 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266] > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813] > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520 ] > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143] > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72.452] … > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792] > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] г [14,343] > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851] > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901] > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460] > Сохранено: plot_109600.png и модель_109600.h5

Модели сохраняются каждые 10 эпох и сохраняются в файл с номером итерации обучения. Кроме того, изображения генерируются каждые 10 эпох и сравниваются с ожидаемыми целевыми изображениями.Эти графики можно оценить в конце прогона и использовать для выбора окончательной модели генератора на основе качества сгенерированного изображения.

В конце прогона у вас будет 10 сохраненных файлов модели и 10 графиков сгенерированных изображений.

После первых 10 эпох создаются изображения карты, которые выглядят правдоподобно, хотя линии улиц не совсем прямые, а изображения содержат некоторое размытие. Тем не менее, большие конструкции находятся в нужных местах и ​​в большинстве случаев окрашены в нужные цвета.

График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения

Изображения, сгенерированные примерно после 50 периодов обучения, начинают выглядеть очень реалистично, по крайней мере, в смысле, а качество остается хорошим до конца тренировочного процесса.

Обратите внимание на первый пример сгенерированного изображения ниже (правый столбец, средняя строка), который содержит больше полезных деталей, чем реальное изображение карты Google.

График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 100 эпох обучения

Теперь, когда мы разработали и обучили модель Pix2Pix, мы можем изучить, как их можно использовать автономно.

Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix

Обучение модели Pix2Pix приводит к созданию множества сохраненных моделей и образцов сгенерированных изображений для каждой из них.

Больше эпох обучения не обязательно означает более качественную модель. Следовательно, мы можем выбрать модель на основе качества сгенерированных изображений и использовать ее для выполнения специального преобразования изображения в изображение.

В этом случае мы будем использовать модель, сохраненную в конце прогона, например после 100 эпох или 109 600 итераций обучения.

Хорошей отправной точкой является загрузка модели и использование ее для специальных переводов исходных изображений в обучающем наборе данных.

Сначала мы можем загрузить набор обучающих данных. Мы можем использовать ту же функцию с именем load_real_samples () для загрузки набора данных, которая использовалась при обучении модели.

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загрузить сжатые файлы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2]

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые файлы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 возврат [X1, X2]

Эту функцию можно вызвать следующим образом:

… # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape)

… # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Loaded’, X1.shape, X2.shape)

Затем мы можем загрузить сохраненную модель Keras.

… # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’)

… # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5’)

Затем мы можем выбрать случайную пару изображений из набора обучающих данных для использования в качестве примера.

… # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix]

… # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix]

Мы можем предоставить исходное спутниковое изображение в качестве входных данных для модели и использовать его для прогнозирования изображения карты Google.

… # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

… # генерировать изображение из источника gen_image = model.предсказать (src_image)

Наконец, мы можем построить исходное, сгенерированное изображение и ожидаемое целевое изображение.

Функция plot_images () ниже реализует это, обеспечивая красивый заголовок над каждым изображением.

# сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14

# источник графика, сгенерированные и целевые изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0 , 1] изображений = (images + 1) / 2.0 title = [‘Source’, ‘Generated’, ‘Expected’] # построчно отображать изображения для i в диапазоне (len (images)): # define subplot pyplot.subplot ( 1, 3, 1 + i) # выключить ось pyplot.axis (‘off’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (images [i]) # показать заголовок pyplot .title (заголовки [i]) pyplot.show ()

Эту функцию можно вызывать с каждым из наших исходных, сгенерированных и целевых изображений.

… # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

… # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

Объединяя все это вместе, ниже приведен полный пример выполнения специального преобразования изображения в изображение с примером из набора обучающих данных.

# пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение из кераса.модели импортировать load_model из numpy import load из numpy import vstack из matplotlib import pyplot из numpy.random import randint # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show () # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape) # модель нагрузки model = load_model (‘модель_109600.h5 ‘) # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

# пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение из keras.models import load_model from numpy import load from numpy import vstack from matplotlib import pyplot from numpy.random import randint # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples ( загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’] # масштабировать от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127.5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # источник графика, сгенерированные и целевые изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): изображений = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображений = (images + 1) / 2.0 заголовков = [‘Источник’, ‘Создано ‘,’ Expected ‘] # построчно строить изображения для i in range (len (images)): # определять подзаголовок pyplot.subplot (1, 3, 1 + i) # выключить ось pyplot.axis (‘off’) # построить необработанные пиксельные данные pyplot.imshow (images [i]) # показать заголовок pyplot.title (title [i]) pyplot.show () # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Loaded’, X1. shape, X2.shape) # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5’) # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] # генерировать изображение из источника gen_image = model.pred (src_image) # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

При выполнении примера будет выбрано случайное изображение из набора обучающих данных, оно переведено на карту Google и построено по сравнению с ожидаемым изображением.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы видим, что сгенерированное изображение захватывает большие дороги с оранжевым и желтым цветом, а также зеленые парковые зоны. Созданное изображение не идеально, но очень близко к ожидаемому.

График спутника для преобразования изображения карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN

Мы также можем использовать модель для перевода данного автономного изображения.

Мы можем выбрать изображение из набора данных проверки в разделе maps / val и обрезать спутниковый элемент изображения.Затем его можно сохранить и использовать в качестве входных данных для модели.

В этом случае мы будем использовать « maps / val / 1.jpg ».

Пример изображения из части проверки набора данных Maps

Мы можем использовать программу обработки изображений, чтобы создать грубую обрезку спутникового элемента этого изображения для использования в качестве входных данных и сохранить файл как satellite.jpg в текущем рабочем каталоге.

Пример обрезанного спутникового изображения для использования в качестве входных данных для модели Pix2Pix.

Мы должны загрузить изображение как массив пикселей NumPy размером 256 × 256, изменить масштаб значений пикселей до диапазона [-1,1], а затем расширить размеры одного изображения, чтобы представить один входной образец.

Функция load_image () ниже реализует это, возвращая пиксели изображения, которые могут быть предоставлены непосредственно загруженной модели Pix2Pix.

# загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127,5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) возврат пикселей

# загрузить изображение def load_image (filename, size = (256,256)): # загрузить изображение с предпочтительным размером пикселей = load_img (filename, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели

Затем мы можем загрузить наш обрезанный спутниковый снимок.

… # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружено’, src_image.shape)

… # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg ‘) print (‘ Загружено ‘, src_image.shape)

Как и раньше, мы можем загрузить нашу сохраненную модель генератора Pix2Pix и сгенерировать перевод загруженного изображения.

… # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

… # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5 ‘) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

Наконец, мы можем снова масштабировать значения пикселей до диапазона [0,1] и построить график результата.

… # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.show ()

… # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot .axis (‘выкл.’) pyplot.show ()

Если связать все это вместе, полный пример выполнения специального перевода изображения с одним файлом изображения приведен ниже.

# пример загрузки модели pix2pix и использования ее для одноразового перевода изображений из кераса.модели импортировать load_model из keras.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import load из numpy import expand_dims из matplotlib import pyplot # загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружен’, src_image.shape) # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) пиплот.показать ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003

# пример загрузки модели pix2pix и ее использования для одноразового преобразования изображения из keras.модели import load_model from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocessing.image import load_img from numpy import load from numpy import expand_dims 000 из matplot 000 image def load_image (filename, size = (256,256)): # загрузить изображение с предпочтительным размером пикселей = load_img (filename, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘ Loaded ‘, src_image.shape) # загрузить модель model = load_model (‘ model_109600.h5 ‘) # создать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # масштаб от [-1, 1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘off’) pyplot.show ()

При выполнении примера загружается изображение из файла, создается его перевод и отображается результат.

Созданное изображение является разумным переводом исходного изображения.

Улицы не выглядят прямыми, а детали зданий немного нечеткие. Возможно, при дальнейшем обучении или выборе другой модели можно будет создавать изображения более высокого качества.

Участок спутникового изображения, переведенный на карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN

Как перевести карты Google на спутниковые изображения

Теперь, когда мы знакомы с тем, как разработать и использовать модель Pix2Pix для перевода спутниковых изображений на карты Google, мы можем также изучить обратное.

То есть мы можем разработать модель Pix2Pix для преобразования изображений карты Google в правдоподобные спутниковые изображения. Для этого требуется, чтобы модель изобрела или представила себе правдоподобные здания, дороги, парки и т. Д.

Мы можем использовать один и тот же код для обучения модели с одной небольшой разницей. Мы можем изменить порядок наборов данных, возвращаемых функцией load_real_samples () ; например:

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127.5) / 127,5 # возврат в обратном порядке возврат [X2, X1]

# загрузить и подготовить обучающие образы def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 # возврат в обратном порядке возврат [X2, X1]

Примечание : порядок X1 и X2 обратный.

Это означает, что модель будет принимать изображения карты Google в качестве входных данных и учиться генерировать спутниковые изображения.

Запустите пример, как раньше.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Как и раньше, о потере модели сообщается на каждой итерации обучения. Если потери дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность перезапуска обучающего прогона, поскольку это пример неудачного обучения.

> 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790] > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476] > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114] > 4, d1 [0,396] d2 [0,406] г [62,903] > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650] … > 109596, d1 [0.311] d2 [0,057] г [25,376] > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618] > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139] > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494] > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] г [9,941] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5

> 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790] > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476] > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114 ] > 4, d1 [0.396] d2 [0,406] г [62,903] > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650] … > 109596, d1 [0,311] d2 [0,057] г [25,376] > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618] > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139] > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494] > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] g [9,941] > Сохранено: plot_109600.png и model_109600.h5

Сложнее судить о качестве сгенерированных спутниковых изображений, тем не менее, правдоподобные изображения создаются уже через 10 эпох.

График карты Google Map со спутниковым переводом изображений с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения

Как и раньше, качество изображения улучшится и будет изменяться в процессе обучения. Окончательная модель может быть выбрана на основе качества сгенерированного изображения, а не общего количества эпох обучения.

Модель не представляет особых трудностей в создании разумных водных ресурсов, парков, дорог и т. Д.

График карты Google Map со спутниковым переводом изображений с помощью Pix2Pix после 90 эпох обучения

Расширения

В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить.

• Автономный спутник . Разработайте пример перевода автономных изображений карт Google в спутниковые изображения, как мы сделали для спутниковых изображений в карты Google.
• Новый образ . Найдите спутниковый снимок совершенно нового места, переведите его на карту Google и сравните результат с фактическим изображением на картах Google.
• Дополнительная подготовка . Продолжите обучение модели еще на 100 эпох и оцените, приведет ли дополнительное обучение к дальнейшему улучшению качества изображения.
• Увеличение изображения . Используйте небольшое увеличение изображения во время обучения, как описано в статье Pix2Pix, и оцените, приводит ли это к лучшему качеству сгенерированных изображений.

Если вы изучите какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать.
Разместите свои выводы в комментариях ниже.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Официальный

API

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение.

В частности, вы выучили:

• Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображения в изображение карт Google.
• Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google.
• Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Развивайте генерирующие состязательные сети сегодня!

Разработайте модели GAN за считанные минуты

…с всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Генеративные состязательные сети с Python

Он предоставляет руководств для самообучения и сквозных проектов на:
DCGAN , условных GAN , перевод изображений , Pix2Pix , CycleGAN
и многое другое …

Наконец-то добавьте модели GAN в свои проекты Vision

Пропустите академики. Только результаты.Посмотрите, что внутри

Пространственно-временной контроль редактирования гена CRISPR / Cas9

1.

Чжоу В. и Дейтерс А. Условный контроль функции CRISPR / Cas9. Angew. Chem. Int. Эд. 55 , 5394–5399 (2016).

2.

Wilbie, D. et al. Аспекты доставки CRISPR / Cas для редактирования генома in vivo. В соотв. Chem. Res. 52 , 1555–1564 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

3.

Wang, H. X. et al. Редактирование генома на основе CRISPR / Cas9 для моделирования и лечения заболеваний: проблемы и возможности невирусной доставки. Chem. Ред. 117 , 9874–9906 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

4.

Song, X. et al. Поставка систем CRISPR / Cas для генной терапии рака и иммунотерапии. Adv. Препарат Делив. Ред. 168 , 158–180 (2021).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

5.

Lin, P. et al. Ингибиторы CRISPR-Cas13 блокируют редактирование РНК в клетках бактерий и млекопитающих. Мол. Ячейка 78 , 850–861 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

6.

Галлахер, Д. Н. и Хабер, Дж. Э. Ремонт сайт-специфического расщепления ДНК: уроки старой школы по редактированию генов, опосредованному Cas9. ACS Chem. Биол. 13 , 397–405 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

7.

Richardson, C.D. et al. Улучшение гомологически управляемого редактирования генома с помощью каталитически активного и неактивного CRISPR-Cas9 с использованием асимметричной донорной ДНК. Nat. Biotechnol. 34 , 339–344 (2016).

CAS PubMed Статья Google ученый

8.

Gangopadhyay, S.A. et al. Прецизионный контроль CRISPR-Cas9 с использованием малых молекул и света. Биохимия 58 , 234–244 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

9.

Zhu, H. et al. Пространственный контроль редактирования генома CRISPR-Cas9 in vivo с помощью наномагнитов. Nat. Биомед. Англ. 3 , 126–136 (2019).

CAS PubMed Статья Google ученый

10.

Zhang, Z. et al. Наночастицы с двойной блокировкой нарушают путь PD-1 / PD-L1 для эффективной иммунотерапии рака. Adv. Матер. 31 , e11 (2019).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

11.

Lu, Y. et al. Безопасность и возможность применения CRISPR-отредактированных Т-клеток у пациентов с рефрактерным немелкоклеточным раком легкого. Nat. Med. 26 , 732–740 (2020).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

12.

Men, K. et al. CRISPR / Cas9-опосредованная коррекция генетических заболеваний человека. Sci. China Life Sci. 60 , 447–457 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

13.

Yao, X. et al. Генная терапия цероидных липофусцинозов взрослых нейронов с CRISPR / Cas9 у рыбок данио. Гум. Gene Ther. 28 , 588–597 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

14.

Maji, B. et al. Платформа с высокой пропускной способностью для идентификации низкомолекулярных ингибиторов CRISPR-Cas9. Ячейка 177 , 1067–1079 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

15.

Cai, W. et al. Пространственно-временная доставка механизмов редактирования генома CRISPR / Cas9 с использованием реагирующих на стимулы транспортных средств. Angew. Chem. Int. Эд. 60 , 8596–8606 (2021 г.).

CAS Статья Google ученый

16.

Хилтон, И. Б. и Герсбах, К. А. Генная инженерия: химический контроль для редактирования CRISPR. Nat. Chem. Биол. 13 , 2–3 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

17.

Shin, J. et al. Отключение Cas9 имитатором ДНК против CRISPR. Sci. Adv. 3 , e1701620 (2017).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

18.

Chen, X. et al. Оптогенетическая инженерия в ближней инфракрасной области фототермального nanoCRISPR для программируемого редактирования генома. Proc. Natl Acad. Sci. США 117 , 2395–2405 (2020).

CAS PubMed Статья Google ученый

19.

Обри, Б. Дж. И др. Платформа индуцибельной лентивирусной направляющей РНК позволяет идентифицировать важные для опухоли гены и опухолевые мутации in vivo. Cell Rep. 10 , 1422–1432 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

20.

Тонг С. и др. Разработанные материалы для доставки in vivo оборудования для редактирования генома. Nat. Rev. Mater. 4 , 726–737 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

21.

Doman, J. L. et al. Оценка и минимизация Cas9-независимого редактирования ДНК вне мишени редакторами цитозиновых оснований. Nat. Biotechnol. 38 , 620–628 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

22.

Пикар-Оливер, А.И Герсбах, К. А. Новое поколение технологий и приложений CRISPR-Cas. Nat. Rev. Mol. Cell Bio. 20 , 490–507 (2019).

CAS Статья Google ученый

23.

Pan, Y. et al. Система CRISPR-Cas9, активируемая повышающим преобразованием в ближнем инфракрасном диапазоне: платформа для редактирования генов с дистанционным управлением. Sci. Adv. 5 , eaav7199 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

24.

Dow, L.E. et al. Индуцируемое редактирование генома in vivo с помощью CRISPR-Cas9. Nat. Biotechnol. 33 , 390–394 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

25.

Nguyen, D. P. et al. Лиганд-связывающие домены ядерных рецепторов облегчают жесткий контроль активности расщепленного CRISPR. Nat. Commun. 7 , 1–10 (2016).

Google ученый

26.

Maji, B. et al. Многомерный химический контроль CRISPR – Cas9. Nat. Chem. Биол. 13 , 9 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

27.

Davis, K. M. et al. Белок Cas9, запускаемый малыми молекулами, с улучшенной специфичностью редактирования генома. Nat. Chem. Биол. 11 , 316–318 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

28.

Jain, P. K. et al. Разработка светоактивированного CRISPR с использованием направляющих РНК с фоторасщепляемыми протекторами. Angew. Chem. Int. Эд. 55 , 12440–12444 (2016).

CAS Статья Google ученый

29.

Polstein, L. R. & Gersbach, C. A. Светоиндуцируемая система CRISPR-Cas9 для контроля активации эндогенных генов. Nat. Chem. Биол. 11 , 198–200 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

30.

де Соуза, Н. Комплексный регуляторный контроль с CRISPR. Nat. Методы 12 , 172 (2015).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

31.

Furuhata, Y. et al. Контроль адипогенной дифференцировки мезенхимальных стволовых клеток посредством активации эндогенных генов с использованием CRISPR-Cas9. ACS Synth. Биол. 6 , 2191–2197 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

32.

Genga, R.M. et al. Контроль транскрипции в плюрипотентных стволовых клетках человека с помощью CRISPR-эффекторов. Методы 101 , 36–42 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

33.

Wan, T. et al. Материальные решения для предоставления инструментов редактирования генома на основе CRISPR / Cas: текущее состояние и перспективы на будущее. Mater. Сегодня 26 , 40–66 (2019).

CAS Статья Google ученый

34.

Shahbazi, R. et al. Направленная гомологически направленная репарация стволовых клеток крови и клеток-предшественников с помощью наноформ CRISPR. Nat. Матер. 18 , 1124–1132 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

35.

Wu, Y. et al. Светочувствительный нановектор с обратным зарядом для высокоэффективного редактирования генов CRISPR / Cas9 in vivo с контролируемым местоположением и временем. Nano Res. 13 , 2399–2406 (2020).

CAS Статья Google ученый

36.

Dominguez, A. A. et al. Помимо редактирования: перепрофилирование CRISPR-Cas9 для точной регуляции генома и исследования. Nat. Rev. Mol. Cell Bio. 17 , 5–15 (2016).

CAS Статья Google ученый

37.

Luo, Y. L. et al. Макрофаг-специфичное редактирование генов in vivo с использованием катионных липид-ассистированных полимерных наночастиц. САУ Нано 12 , 994–1005 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

38.

Gilbert, L.A. et al. CRISPR-опосредованная модульная РНК-управляемая регуляция транскрипции у эукариот. Ячейка 154 , 442–451 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

39.

Maeder, M. L. et al. Активация эндогенных генов человека под управлением CRISPR РНК. Nat. Методы 10 , 977–979 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

40.

Chen, Y. et al. Повторное использование системы CRISPR-Cas типа I-F в качестве инструмента активации транскрипции в клетках человека. Nat. Commun. 11 , 3136 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

41.

Mali, P. et al. Активаторы транскрипции CAS9 для скрининга целевой специфичности и парные никазы для совместной геномной инженерии. Nat. Biotechnol. 31 , 833–838 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

42.

Zalatan, J. G. et al. Разработка сложных программ синтетической транскрипции с каркасами CRISPR РНК. Ячейка 160 , 339–350 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

43.

Balboa, D. et al. Условно стабилизированный активатор dcas9 для контроля экспрессии генов при перепрограммировании и дифференцировке клеток человека. Stem Cell Rep. 5 , 448–459 (2015).

CAS Статья Google ученый

44.

Guo, J. et al. Индуцибельная система CRISPR-ON для контролируемой активации генов в плюрипотентных стволовых клетках человека. Protein Cell 8 , 379–393 (2017).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

45.

Chavez, A. et al. Высокоэффективное транскрипционное программирование с участием Cas9. Nat. Методы 12 , 326–328 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

46.

Йинек, М.и другие. Программируемая эндонуклеаза ДНК, управляемая двойной РНК, для адаптивного бактериального иммунитета. Наука 337 , 816–821 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

47.

Gilbert, L.A. et al. CRISPR-опосредованный контроль репрессии и активации генов на уровне генома. Ячейка 159 , 647–661 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

48.

Qi, L. S. et al. Использование CRISPR в качестве управляемой РНК платформы для последовательного контроля экспрессии генов. Ячейка 152 , 1173–1183 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

49.

Ji, W. et al. Специфическая репрессия гена системой CRISPRi, переданная посредством бактериальной конъюгации. ACS Synth. Биол. 3 , 929–931 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

50.

Bikard, D. et al. Программируемая репрессия и активация экспрессии бактериальных генов с использованием сконструированной системы CRISPR-Cas. Nucleic Acids Res. 41 , 7429–7437 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

51.

Pulecio, J. et al. Разработка эпигенома на основе CRISPR / Cas9. Стволовые клетки клетки 21 , 431–447 (2017).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

52.

Schiwon, M. et al. Одновекторная система для мультиплексной CRISPR / Cas9 против cccDNA вируса гепатита B с использованием аденовирусных векторов высокой емкости. Мол. Ther. Nucl. Кислоты 12 , 242–253 (2018).

CAS Статья Google ученый

53.

Beil-Wagner, J. et al. Т-клеточная инактивация CD2 мыши с помощью CRISPR / Cas9. Sci. Реп. 6 , 21377 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

54.

Ablain, J. et al. Векторная система CRISPR / Cas9 для тканеспецифического разрушения генов у рыбок данио. Dev. Ячейка 32 , 756–764 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

55.

Shen, Z. et al. Условные нокауты, генерируемые сконструированной эндонуклеазой CRISPR-Cas9, раскрывают роль коронина в развитии нервной системы C. elegans. Dev. Ячейка 30 , 625–636 (2014).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

56.

Hafenrichter, D. G. et al. Генная терапия, направленная на печень: оценка промоторных элементов, специфичных для печени. J. Surg. Res. 56 , 510–517 (1994).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

57.

Ван, З.-П. и другие. CRISPR / Cas9, контролируемый промотором, специфичным для яичных клеток, эффективно генерирует гомозиготные мутанты по множеству генов-мишеней у Arabidopsis в одном поколении. Genome Biol. 16 , 144 (2015).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

58.

Konermann, S. et al. Активация транскрипции в масштабе генома с помощью сконструированного комплекса CRISPR-Cas9. Природа 517 , 583–588 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

59.

Hilton, I. B. et al. Редактирование эпигенома ацетилтрансферазой на основе CRISPR-Cas9 активирует гены промоторов и энхансеров. Nat. Biotechnol. 33 , 510–517 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

60.

Perez-Pinera, P. et al. РНК-управляемая активация генов факторами транскрипции на основе CRISPR-Cas9. Nat. Методы 10 , 973–976 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

61.

Cheng, A. W. et al. Мультиплексная активация эндогенных генов с помощью CRISPR-on, системы активаторов транскрипции, управляемой РНК. Cell Res. 23 , 1163–1171 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

62.

Алями М.З.и другие. Доставка CRISPR / Cas9, специфичная для клеточного типа, с помощью биомиметических металлоорганических каркасов. J. Am. Chem. Soc. 142 , 1715–1720 (2020).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

63.

Liu, K. I. et al. Химически индуцируемая система CRISPR-Cas9 для быстрого управления редактированием генома. Nat. Chem. Биол. 12 , 980–987 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

64.

Fegan, A. et al. Химически контролируемая сборка белка: методы и приложения. Chem. Ред. 110 , 3315–3336 (2010).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

65.

DeRose, R. et al. Управление сигнализацией по желанию: методы химически индуцируемой димеризации (CID) решают проблемы клеточной биологии. Pflug. Arch. Евро. J. Phy. 465 , 409–417 (2013).

CAS Статья Google ученый

66.

Zetsche, B. et al. Архитектура split-Cas9 для индуцибельного редактирования генома и модуляции транскрипции. Nat. Biotechnol. 33 , 139–142 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

67.

Ling, X. et al. Повышение эффективности точного редактирования генома с помощью сайт-специфичных конъюгатов Cas9-олигонуклеотид. Sci. Adv. 6 , eaaz0051 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

68.

Wright, A. V. et al. Рациональный дизайн ферментного комплекса расщепления Cas9. Proc. Natl Acad. Sci. США 112 , 2984–2989 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

69.

Манна, Д.и другие. Уникальная система с точным дозированием и пространственно-временным контролем CRISPR-Cas9. Angew. Chem. Int. Эд. 58 , 6285–6289 (2019).

CAS Статья Google ученый

70.

Pawluk, A. et al. Естественные выключатели для CRISPR-Cas9. Ячейка 167 , 1829–1838 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

71.

Rauch, B.J. et al. Ингибирование CRISPR-Cas9 белками бактериофагов. Ячейка 168 , 150–158 (2017).

CAS PubMed Статья Google ученый

72.

Кунин Е.В., Макарова К.С. Анти-CRISPR на марше. Наука 941

, 156–157 (2018).

CAS PubMed Статья Google ученый

73.

Pawluk, A. et al. Анти-CRISPR: открытие, механизм и функции. Nat. Rev. Microbiol. 16 , 12–17 (2018).

CAS PubMed Статья Google ученый

74.

Hynes, A. P. et al. Анти-CRISPR из вирулентного стрептококкового фага подавляет Streptococcus pyogenes Cas9. Nat. Microbiol. 2 , 1374–1380 (2017).

CAS PubMed Статья Google ученый

75.

Pawluk, A. et al. Новая группа фаговых генов анти-CRISPR ингибирует систему CRISPR-Cas типа I-E синегнойной палочки. mBio 5 , e00896 (2014).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

76.

Harrington, L. B. et al. Ингибитор CRISPR-Cas9 широкого спектра действия. Ячейка 941 , 1224–1233.e15 (2017).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

77.

Марино, Н. Д. и др. Открытие широко распространенных ингибиторов CRISPR-Cas типа I и V. Наука 362 , 240–242 (2018).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

78.

Bhoobalan-Chitty, Y. et al. Ингибирование иммунитета CRISPR-Cas типа III с помощью белка анти-CRISPR, кодируемого архейным вирусом. Ячейка 179 , 448–458.e11 (2019).

CAS PubMed Статья Google ученый

79.

Raina, K. & Crews, C.M. Химические индукторы целевой деградации белков. J. Biol. Chem. 285 , 11057–11060 (2010).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

80.

Бондесон, Д. П. и Крюс, К. М. Целевое расщепление белков небольшими молекулами. Annu. Rev. Pharmacol. 57 , 107–123 (2017).

CAS Статья Google ученый

81.

Naito, M. et al. Нацеленная деградация белков химерными небольшими молекулами, PROTAC и SNIPER. Фронт. Chem. 7 , 849 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

82.

Gu, S. et al. PROTACs: новая методика нацеливания на деградацию белков при открытии лекарств. Bioessays 40 , e1700247 (2018).

PubMed Статья CAS Google ученый

83.

Neklesa, T. K. et al. Нацеленная деградация белка с помощью PROTAC. Pharmacol. Терапевт. 174 , 138–144 (2017).

CAS Статья Google ученый

84.

Senturk, S. et al. Быстрый и настраиваемый метод временного контроля редактирования генов на основе условной стабилизации Cas9. Nat. Commun. 8 , 14370 (2017).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

85.

Nabet, B. et al. Система dTAG для немедленного и целенаправленного расщепления белка. Nat. Chem. Биол. 14 , 431–441 (2018).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

86.

Miyazaki, Y. et al. Дестабилизирующие домены, происходящие от рецептора эстрогена человека. J. Am. Chem. Soc. 134 , 3942–3945 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

87.

Джин, Г.-З. и другие. Таргетинг с помощью наночастиц для терапевтического лечения заболеваний головного мозга. J. Tissue Eng. 11 , 2041731419897460 (2020).

PubMed PubMed Central Google ученый

88.

He, Z.-Y. и другие. Невирусные и вирусные системы доставки для технологии CRISPR-Cas9 в биомедицине. Sci. China Life Sci. 60 , 458–467 (2017).

CAS PubMed Статья Google ученый

89.

Hong, W. et al. Новое и многообещающее приложение редактирования генов: интеллектуальные материалы, контролируемые CRISPR, для тканевой инженерии, биоэлектроники и диагностики. Sci. China Life Sci. 62 , 1547–1549 (2019).

PubMed Статья Google ученый

90.

Yang, S. et al. Доставка CRISPR-Cas9 с помощью искусственного вируса (RRPHC). Methods Mol. Биол. 81-91 , 2019 (1961).

Google ученый

91.

Liu, C. et al. Дендример, богатый борной кислотой, с надежной и беспрецедентной эффективностью для доставки цитозольного белка и редактирования гена CRISPR-Cas9. Sci. Adv. 5 , eaaw8922 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

92.

Hoeben, R.C. & Uil, T.G. Репликация ДНК аденовируса. Cold Spring Harb. Перспектива. Биол. 5 , а013003 (2013).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

93.

Crystal, R.G. Аденовирус: первый эффективный вектор для доставки генов in vivo. Гум. Gene Ther. 25 , 3–11 (2014).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

94.

Li, L. et al. Искусственный вирус поставляет систему CRISPR-Cas9 для редактирования генома клеток мышей. САУ Нано 11 , 95–111 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

95.

Yin, H. et al. CRISPR-Cas: инструмент для исследования рака и лечения. Nat. Преподобный Clin. Онкол. 16 , 281–295 (2019).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

96.

Rui, Y.и другие. Невирусная доставка для редактирования генома. Trends Biotechnol. 37 , 281–293 (2019).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

97.

Ding, J. X. et al. Разработаны наномедицины с улучшенным проникновением в опухоль. Нано Сегодня 29 , 100800 (2019).

CAS Статья Google ученый

98.

Singh, R.K. et al. Достижения в разработке наночастиц для улучшения доставки терапевтических средств: наноразмерный топографический аспект. J. Tissue Eng. 10 , 2041731419877528 (2019).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

99.

Li, M. Q. et al. Многофункциональная мезопористая гибридная платформа из нанокластера кремнезема и золота для селективного обнаружения клеток рака молочной железы с использованием колориметрического анализа на основе каталитической амплификации. Наноразмер 11 , 2631–2636 (2019).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

100.

Xu, X. et al. Доставка CRISPR / Cas9 для терапевтического редактирования генома. J. Gene Med. 21 , e3107 (2019).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

101.

Чжан, З.и другие. Катионный полимер-опосредованная доставка плазмиды CRISPR / Cas9 для редактирования генома. Macromol. Rapid Commun. 40 , e1800068 (2019).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

102.

Takemoto, H. et al. Биореактивные носители нуклеиновых кислот на основе полимеров. Adv. Genet. 88 , 289–323 (2014).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

103.

Hager, S. & Wagner, E. Биореактивные полиплексы — химически запрограммированы на доставку нуклеиновых кислот. Мнение эксперта. Лекарство, т. 15 , 1067–1083 (2018).

CAS Статья Google ученый

104.

Coue, G. et al. Биореактивные поли (амидоамины) предназначены для внутриклеточной доставки белка. Acta Biomater. 9 , 6062–6074 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

105.

Chen, Z. W. et al. Биореактивные мезопористые наночастицы кремнезема, покрытые гиалуроновой кислотой, для адресной доставки лекарств. Chem. Евро. J. 19 , 1778–1783 (2013).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

106.

Вашист А. и др. Биореактивные инъекционные гидрогели для высвобождения лекарств по требованию и тканевой инженерии. Curr. Pharm. Des. 23 , 3595–3602 (2017).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

107.

Ren, J. & Zhao, Y. Повышение эффективности Т-клеточной терапии химерного антигена с помощью CRISPR / Cas9. Protein Cell 8 , 634-643 (2017).

108.

Zhang, Z. Y. et al. Ансамбль с биорезистивным нанозатвором, основанный на аптамерно-управляемой сборке и разборке наночастиц золота с мезопористых кремнеземных подложек. Подбородок. Chem. Lett. 30 , 779–782 (2019).

CAS Статья Google ученый

109.

Chan, L. et al. Последовательно запускаемая система доставки квантовых точек черного фосфора с возможностью переключения поверхностного заряда для точной радиосенсибилизации опухоли. Acs Nano 12 , 12401–12415 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

110.

Zhu, Q. W. et al. Опухолево-специфические саморазлагающиеся наногели как потенциальные носители для системной доставки противоопухолевых белков. Adv. Funct. Матер. 28 , 1707371 (2018).

Артикул CAS Google ученый

111.

Gong, F. et al. Интеллектуальные наноплатформы, реагирующие на микросреду опухоли, для тераностики рака. Nano Сегодня 32 , 100851 (2020).

CAS Статья Google ученый

112.

Кляйн, П. М. и Вагнер, Е. Биовосстановление поликатионов в качестве транспортных средств для терапевтической трансфекции нуклеиновых кислот и белков. Антиоксид. Знак окислительно-восстановительного потенциала. 21 , 804–817 (2014).

CAS Google ученый

113.

Lächelt, U. & Wagner, E. Терапия нуклеиновой кислотой с использованием полиплексов: путь в 50 лет (и более). Chem. Ред. 115 , 11043–11078 (2015).

PubMed Статья CAS Google ученый

114.

Liu, J. et al. Быстрое и эффективное редактирование генома CRISPR / Cas9 in vivo благодаря биовосстановлению липидов и наночастиц матричной РНК. Adv. Матер. 31 , e1

5 (2019).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

115.

Webb, B.A. et al. Нарушение регуляции pH: идеальный шторм для прогрессирования рака. Nat. Rev. Cancer 11 , 671–677 (2011).

CAS PubMed Статья Google ученый

116.

Ruoslahti, E. Проникающие в опухоли пептиды для улучшения доставки лекарств. Adv. Препарат Делив. Ред. 110 , 3–12 (2017).

PubMed Статья CAS Google ученый

117.

Мейер, М. и Вагнер, Э. pH-чувствительное экранирование невирусных генных векторов. Мнение эксперта. Лекарство, т. 3 , 563–571 (2006).

CAS Статья Google ученый

118.

Xu, C. et al. pH-чувствительная система защиты доставки природных полимерных генов, основанная на динамической ковалентной химии. ACS Biomater. Sci. Англ. 4 , 193–199 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

119.

Wang, Y. et al. PH-чувствительная гибридная наночастица диоксид кремния-металл-органический каркас для доставки гидрофильных лекарств, нуклеиновых кислот и механизмов редактирования генома CRISPR-Cas9. J. Control. Выпуск 324 , 194–203 (2020).

CAS PubMed Статья Google ученый

120.

Qi, Y. et al. Фторированные неустойчивые к кислотам разветвленные наносистемы с высоким содержанием гидроксила для гибкой и надежной доставки плазмид. Малый 14 , e1803061 (2018).

PubMed Статья CAS Google ученый

121.

Gialeli, C. et al. Роль матриксных металлопротеиназ в прогрессировании рака и их фармакологическое воздействие. FEBS J. 278 , 16–27 (2011).

CAS PubMed Статья Google ученый

122.

Вейман, К.-Л. и другие. PEG экранировал чувствительные к MMP CPP для эффективной доставки опухолеспецифических генов in vivo. J. Control. Выпуск 209 , 238–247 (2015).

CAS PubMed Статья Google ученый

123.

Ван, Х.-Х. и другие. Матричная металлопротеиназа 2-чувствительная мицелла для доставки миРНК. Биоматериалы 35 , 7622–7634 (2014).

CAS PubMed Статья Google ученый

124.

Deng, S. et al. Кодовая доставка CRISPR-Cas9 и хлорина e6 для пространственно контролируемого редактирования опухолеспецифических генов с синергическим действием лекарств. Sci. Adv. 6 , eabb4005 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

125.

Qi, Y. et al. Полученная из лактозы система доставки CRISPR / Cas9 для эффективного редактирования генома in vivo для лечения ортотопической гепатоцеллюлярной карциномы. Adv. Sci. 7 , 2001424 (2020).

CAS Статья Google ученый

126.

Cheng, Q. et al. Наночастицы селективного нацеливания на органы (SORT) для тканеспецифической доставки мРНК и редактирования гена CRISPR-Cas. Nat. Nanotechnol. 15 , 313–320 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

127.

Wei, T. et al. Системная доставка наночастиц рибонуклеопротеинов CRISPR-Cas9 для эффективного тканеспецифичного редактирования генома. Nat. Commun. 11 , 3232 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

128.

Миллер, Дж. Б.и другие. Невирусное редактирование генов CRISPR / Cas in vitro и in vivo благодаря совместной доставке синтетических наночастиц мРНК Cas9 и sgRNA. Angew. Chem. Int. Эд. 56 , 1059–1063 (2017).

CAS Статья Google ученый

129.

Fellmann, C. et al. Краеугольные камни CRISPR-Cas в открытии лекарств и терапии. Nat. Rev. Drug Discov. 16 , 89–100 (2017).

CAS PubMed Статья Google ученый

130.

Dunbar, C.E. et al. Генная терапия достигает совершеннолетия. Наука 941

, eaan4672 (2018).

PubMed Статья CAS Google ученый

131.

Yu, Y. et al. Разработка сплит-системы Cas9, активируемой дальним красным светом, для удаленного редактирования генома внутренних органов и опухолей. Sci. Adv. 6 , eabb1777 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

132.

Nihongaki, Y. et al. Новые подходы к пространственно-временному контролю целевого генома с помощью индуцибельного CRISPR-Cas9. Анал. Chem. 90 , 429–439 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

133.

Tao, Y. et al. Свет: волшебный инструмент для контролируемой доставки лекарств. Adv. Funct. Матер. 30 , 2005029 (2020).

CAS Статья Google ученый

134.

Бандара, Х. М. и Бурдетт, С. С. Фотоизомеризация в различных классах азобензола. Chem. Soc. Ред. 41 , 1809–1825 (2012).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

135.

Шао, К. и Син, Б. Фотоактивные молекулы для применения в молекулярной визуализации и клеточной биологии. Chem. Soc. Ред. 39 , 2835–2846 (2010).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

136.

Konermann, S. et al. Оптический контроль эндогенной транскрипции и эпигенетических состояний млекопитающих. Природа 500 , 472–476 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

137.

Путри Р. и Чен Л. Пространственно-временной контроль экспрессии гена рыбок данио (Danio rerio) с использованием активируемой светом системы активации CRISPR. Ген 677 , 273–279 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

138.

Nihongaki, Y. et al. Фотоактивируемая транскрипционная система на основе CRISPR-Cas9. Chem. Биол. 22 , 169–174 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

139.

Nihongaki, Y. et al. Фотоактивируемые системы транскрипции на основе CRISPR-Cas9 для индукции дифференцировки нейронов. Nat. Методы 14 , 963–966 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

140.

Nihongaki, Y. et al. Фотоактивируемый CRISPR-Cas9 для оптогенетического редактирования генома. Nat. Biotechnol. 33 , 755–760 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

141.

Kawano, F. et al. Созданы пары отдельных фотопереключателей для оптогенетического контроля клеточных белков. Nat. Commun. 6 , 6256 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

142.

Zhou, X. X. et al. Одноцепочечная архитектура CRISPR-Cas9 с возможностью фотопереключения для редактирования и транскрипции индуцируемых светом генов. ACS Chem. Биол. 13 , 443–448 (2018).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

143.

Zhou, X. X. et al. Оптический контроль активности белков с помощью флуоресцентных белковых доменов. Наука 338 , 810–814 (2012).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

144.

Richter, F. et al. Разработка вариантов Cas9 с переключением температуры и света. Nucleic Acids Res. 44 , 10003–10014 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Google ученый

145.

Hemphill, J. et al. Оптический контроль редактирования генов CRISPR / Cas9. J. Am. Chem. Soc. 137 , 5642–5645 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

146.

Ван П.и другие. Высвобождение системы CRISPR-Cas9 с помощью инкапсулированных в липиды наночастиц золота для терапии опухолей, инициируемое термостатом. Angew. Chem. Int. Эд. 57 , 1491–1496 (2018).

CAS Статья Google ученый

147.

Li, L. et al. Рационально разработанная кисть из полупроводникового полимера для удаленного управления редактированием генома CRISPR / Cas9 с помощью визуализации NIR-II. Adv. Матер. 31 , e1

7 (2019).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

148.

Лю Ю. и др. Дендронизированный полупроводниковый полимер как фототермический наноноситель для удаленной активации экспрессии генов. Angew. Chem. Int. Эд. 56 , 9155–9159 (2017).

CAS Статья Google ученый

149.

Hansen-Bruhn, M. et al. Активная внутриклеточная доставка комплекса Cas9 / sgRNA с помощью ультразвуковых наномоторов. Angew. Chem. Int. Эд. 57 , 2657–2661 (2018).

CAS Статья Google ученый

150.

Ryu, J. Y. et al. Активированные ультразвуком частицы как система доставки CRISPR / Cas9 для терапии андрогенной алопеции. Биоматериалы 941

, 119736 (2020).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

151.

Ван Х. и Пумера М. Новые материалы для производства микро / наномоторов. Наноразмер 9 , 2109–2116 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

152.

Lin, Z. et al. Активированные светом активные коллоидные ленты. Angew. Chem. Int. Эд. 56 , 13517–13520 (2017).

CAS Статья Google ученый

153.

Peng, F. et al. Микро / наномоторы для применения in vivo: клетки, ткани и биожидкости. Chem. Soc. Ред. 46 , 5289–5310 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

154.

Chałupniak, A. et al. Микро и наномоторы в диагностике. Adv. Препарат Делив. Ред. 95 , 104–116 (2015).

PubMed Статья CAS PubMed Central Google ученый

155.

Stanton, M. M. et al. Биогибриды, питаемые магнитотактическими бактериями, нацелены на биопленки E. coli. ACS Nano 11 , 9968–9978 (2017).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

156.

Felfoul, O. et al. Магнитоаэротаксические бактерии доставляют содержащие лекарство нанолипосомы в гипоксические области опухоли. Nat. Nanotechnol. 11 , 941–947 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

157.

Wang, W. et al. Акустическое движение моторов с наностержнями внутри живых клеток. Angew. Chem. Int. Эд. 53 , 3201–3204 (2014).

CAS Статья Google ученый

158.

Wheeler, M. A. et al. Генетически направленный магнитный контроль нервной системы. Nat. Neurosci. 19 , 756–761 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

159.

Qiu, Y. et al. Магнитные силы обеспечивают контролируемую доставку лекарств, нарушая соединения эндотелиальных клеток. Nat. Commun. 8 , 1–10 (2017).

Артикул CAS Google ученый

160.

Kaushik, A. et al. Неинвазивная доставка CRISPR-Cas9 / gRNA под магнитным контролем через гематоэнцефалический барьер для искоренения латентной инфекции ВИЧ-1. Sci. Отчетность 9 , 3928 (2019).

PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

161.

Sammet, S. Магнитно-резонансная безопасность. Живот. Радиол. 41 , 444–451 (2016).

Артикул Google ученый

162.

Xin, H. et al. Нецелевое воздействие редакторов оснований: BE3, но не ABE, индуцирует существенные нецелевые однонуклеотидные варианты. Преобразователь сигнала. Цель. Ther. 4 , 9 (2019).

PubMed PubMed Central Статья Google ученый

163.

Wan, T. et al. Редактирование генома мутантного KRAS посредством супрамолекулярной полимерной доставки рибонуклеопротеина Cas9 для терапии колоректального рака. J. Control. Выпуск 322 , 236–247 (2020).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

164.

Ван Т. и Пинг Ю. Доставка биомакромолекул, редактирующих геном, для лечения генетических нарушений легких. Adv. Препарат Делив.Ред. 168 , 196–216 (2021).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

165.

McClements, M.E. & MacLaren, R.E. Стратегии двойных векторов аденоассоциированного вируса (AAV) для генной терапии, кодирующие большие трансгены. Yale J. Bio. Med. 90 , 611–623 (2017).

CAS Google ученый

166.

Чемберлен, К. и др. Экспрессия трансгенов, которые превышают упаковочную способность капсидов аденоассоциированных вирусов. Гум. Gene Ther. Методы 27 , 1–12 (2016).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

167.

Blanco, E. et al. Принципы создания наночастиц для преодоления биологических барьеров на пути доставки лекарств. Nat. Biotechnol. 33 , 941–951 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

168.

Tang, J. et al. Скрининг библиотеки наночастиц иммунными клетками улучшает терапию атеросклероза. Proc. Natl Acad. Sci. США 113 , E6731 – E6740 (2016).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

169.

Jones, S. W. et al.Клиренс наночастиц регулируется Th2 / Th3-иммунитетом и штаммом. J. Clin. Инвестировать. 123 , 3061–3073 (2013).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

170.

Chen, K. H. et al. Распределение наночастиц при системном воспалении зависит от размера и органа. Наноразмер 7 , 15863–15872 (2015).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

171.

Zhang, S. et al. Физические принципы клеточного эндоцитоза наночастиц. ACS Nano 9 , 8655–8671 (2015).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

172.

Wei, T. et al. Доставка скальпелей, нацеленных на ткани: возможности и проблемы для редактирования генома in vivo на основе CRISPR / Cas. ACS Nano 14 , 9243–9262 (2020).

CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый

173.

Charlesworth, C.T. et al. Идентификация ранее существовавшего адаптивного иммунитета к белкам Cas9 у людей. Nat. Med. 25 , 249–254 (2019).

CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

Бизнес и промышленность 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92 Электронные компоненты и полупроводники

Business & Industrial 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92 Электронные компоненты и полупроводники

1. Домашняя страница
2. Business & Industrial
3. Электрооборудование и материалы
4. Электронные компоненты и полупроводники
5. MVOT Другие электронные компоненты MVOT
TUNING DIODE TO-92

DIODE TO-92 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING, мы ответим вам в течение 24 часов и дадим вам удовлетворительный ответ, можем ли мы получить оптовую цену, найти свой любимый продукт, отличные цены и быструю доставку , Получите отличные предложения и быструю доставку! 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92, 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92.

UPC:: Не применяется: MPN:: Не применяется или в оригинальной упаковке, но не запечатано. Товар может быть вторым заводским или новым. неиспользованный товар без каких-либо признаков износа, Можем ли мы получить оптовую цену, Состояние :: Новый другой, неиспользованный товар с дефектами, См. список продавца для получения полной информации и описания любых недостатков, см. подробности, См. все определения условий: Торговая марка: : Чипсы Gate. Мы ответим вам в течение 24 часов и дадим исчерпывающий ответ.Товар может отсутствовать в оригинальной упаковке: Новый, 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92.

### FLAGCSS7 ###

15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92

15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92

, и рука на ощупь нежная и мягкая.Уникальный узор и изысканный шитье делают вас необычными, 72 ». Длина: 72 см / 28. Двойные манжеты предлагают вам дополнительное преимущество — отрегулировать длину рукава в соответствии с вашими требованиями. Наш широкий выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата. Удовлетворительная гарантия. Все светодиодные искусственные чайные светильники FloYoung проходят тщательное и тщательное тестирование перед отправкой. Тусклое внутреннее или внешнее пространство. L4040v4 имеет специфические для бейсбола особенности на всем протяжении от края каждого шипа, комплект сварочной горелки WeldCraft WP-20-25-R WP-20 с водяным охлаждением для сварки TIG, застежки-защелки размером 16 с длинными зубцами.Пожалуйста, свяжитесь с нами с любыми вопросами, которые могут у вас возникнуть, это лучший подарок вашему другу и себе. Идеально подходит для всех сезонов и обеспечивает тень во время выполнения быстрых поручений. 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92 . Купите джинсы INC Womens Plus средней стирки Slim Tech Fit до щиколотки, синие 16W: покупайте джинсы ведущих модных брендов в ✓ БЕСПЛАТНОЙ ДОСТАВКЕ и возможен возврат при соответствующих критериях покупок, и чем больше людей любит этот красочный мир, Дата первого появления в списке: 14 марта, все наши фасоны укорочены в приталенный крой.Chanwazibibiliu Мужские разноцветные носки в черно-белый горошек Funky — Мужские разноцветные носки Модные забавные хлопковые носки для экипажа: Одежда. Поставляется с полной гарантией производителя. Оксид алюминия пользуется популярностью среди промышленных специалистов из-за его высокой скорости резки и длительного срока службы. Более темная древесина содержит больше смолы, КАЧЕСТВО ПРЕЖДЕ ВСЕГО — качество является нашим главным приоритетом в FAVONIR. Carsten’s — это семейный бизнес с корнями в Тихоокеанском Северо-Западе, и с 988 года мы предлагаем домашний декор премиум-класса в домики-коттеджи и дома по всему миру, твердо стоящий за нашим качеством, отлично подходит для ношения в домашних спальнях.Размер этикетки: 110 — Бюст: 71 см / 28 дюймов — Длина: 49 см / 19, этот чехол для багажа подходит только для багажа в середине переносной части. 15 шт. MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92 . Очень удобное колье с эластичной бархатной лентой. • Центральная закрепка камня: зубец. Вы можете связаться со мной в течение 48 часов после его получения. Пожалуйста, имейте в виду, что вы покупаете. ДРУГИЕ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЕ ПРОДУКТЫ ДЛЯ ВЫПУСКНЫХ ПОДАРКОВ: Почта с отслеживанием, металлическая зеленая эмалированная студенческая лампа / настольная лампа Vintage Underwriters Laboratories, пожалуйста, не забудьте указать свое имя в примечаниях к отправке для меня.Отличная открытка на память о рождении новорожденного мальчика ☛ Полиэстер: сравните с винилом или другим материалом. Это новый и самый красивый букет невесты, доступный сейчас на этом сайте. Описание: Запонки с инициалами алфавита — идеальный подарок коллегам и партнеру. Небольшие светлые отметины на подкладке воротника — см. Фото. 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92 . Туника имеет красивую кружевную спинку и тесьму. Изображенный трос из нержавеющей стали диаметром 3 мм. Эти ножки подходят для большинства одноигольных промышленных швейных машин, в том числе: бегунок стола Minorca изготовлен из прочного материала.Я оставил рог почти так же, как олень. Пуловер из шерстяного свитера Корпуса морской пехоты США. — Классический дерзкий короткий крой одновременно удобен и лестен. Они очень хороший выбор для рождественского подарка. Купите повседневную джинсовую джинсовую куртку Urban Look для женщин. : 8 сентября. Этот сверхъяркий свет 750 люмен является эталоном и стремлением к другим источникам света, 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92 .Купите DC Men’s Worker Straight 20, но они устранят любые неблагоприятные воздействия при ношении с гидрокостюмом. Капюшон хорошо сидит, сзади регулируется одной рукой. 【Регулируемые стоячие ножки】 Игрушка-сенсорная панель со складными подставками для гибких углов. Инновационное кресло chicco 60 градусов — единственное сиденье за ​​столом, которое может поворачиваться на 60 градусов (в 6 различных положениях), чтобы мама и ребенок никогда не теряли зрение. друг друга. Супер модный чехол с тиснением с 3D рисунком, эксклюзивный модный дизайн с рисунком.Наши носки для йоги сделают вашу тренировку стильной благодаря символам йоги на подошве, наконечнику выхлопной трубы из хромированной высококачественной нержавеющей стали, леггинсам E4M для беременных, темно-синего цвета, с достаточным пространством для упаковки iPad mini. Для устанавливаемых внутри штор требуется минимальная глубина рамы 2 , Диаметр окуляра 25 дюймов телескоп. 15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92 . Официально лицензированные товары Lego.

Следуйте за nauman_arfeen в Instagram

Это сообщение об ошибке видно только администраторам WordPress.

Возникла проблема с вашей лентой Instagram.

×

Размеры продукта

15PCS MV2109 MV 2109 MOTOROLA TUNING DIODE TO-92

naushemian.com Мы ответим вам в течение 24 часов и дадим вам удовлетворительный ответ: можем ли мы получить оптовую цену, найти ваш любимый продукт, отличные цены и быструю доставку, получить отличные предложения и быструю доставку! .