Аниме чихуахуа: Чихуахуа аниме (58 фото) — картинки sobakovod.club

Содержание

характеристики, фото и отзывы покупателей

15.28 – 84.07 ₽

Товар сейчас не доступен, посмотрите похожие

Перейти в магазин

Товар больше не продаётся, посмотрите похожие

Ссылка скопирована, поделитесь ею

Или отправьте через соцсети

Данный товар сейчас не доступен, но есть аналогичные и похожие

Цена выросла на 6.8 ₽

Дороже средней, значительно

Продавец надежный – 89%

Выше среднего, можно покупать, MY-LOVE Store

  • На площадке более 4 лет
  • Высокий общий рейтинг (14656)
  • Покупатели довольны общением
  • Товары соответствуют описанию
  • Быстро отправляет товары
  • 3.1% покупателей остались недовольны
    за последние 3 месяца

Цены у других продавцов от 17.74 ₽

345. 52 ₽

Prajna уличный стиль патч вышитые патчи для одежды утюжок на патчи на одежду полосы мультфильм значки аппликация оптовая продажа

1оценка

3заказа

Надежность – 89%

Продавец Pro Patch Store

В магазинПерейти в магазин

47.31 – 70.96 ₽

Prajna сахарный череп патч железо на вышитые патчи для одежды Сделай Сам полосы аппликация Одежда нашивки наклейки на одежду значок

0оценок

2заказа

Надежность – 89%

Продавец Prajnan CraftCollection Store

В магазинПерейти в магазин

17.74 – 76.88 ₽

Prajna хиппи патчи рок-группы патч вышитые утюжок на Патчи для одежды полосы хип-хоп значок для мальчика патч наклейки аппликация

1оценка

1заказ

Надежность – 89%

Продавец Prajnan CraftCollection Store

В магазинПерейти в магазин

Найдено 43 похожих товаров

-3

%

18. 59 – 29.57 ₽

Prajna национальные флаги казахстан железо на пластыри португалия куба наклейки вышитые патч для одежды diy аппликация на куртке

2

8

Надёжность продавца 89%

-5

%

36.33 – 87.01 ₽

Японский аниме-патчи милые нашивки в виде животных железный на патч для одежды вышивка аппликация одежда парчи сделай сам мультфильм бутылка патч

3

3

Надёжность продавца 89%

-3

%

36.33 – 105.60 ₽

Prajna вышитые патчи для одежды, пластыри в стиле панк, жара, аппликаторы, черный, красный, железо, наклейки на одежду, аксессуары

1

0

Надёжность продавца 89%

-1

%

40. 55 – 78.57 ₽

Prajna симпатичные мультяшные элементы вышивка патчи утюгом на одежду вышитые патчи для одежды наклейки аппликация сделай сам

4

1

Надёжность продавца 89%

21.96 – 42.24 ₽

Prajna алмазные панк буквы персональные патчи для одежды патч для одежды утюжок на патчи вышитые нашивки металлические наклейки

0

1

Надёжность продавца 89%

49.84 – 94.62 ₽

Японские аниме-патчи prajna, мультяшные вышитые нашивки в виде бутылки для одежды, термоклейкие нашивки на одежду, аппликация для детей, курток, «сделай сам»

1

4

Надёжность продавца 89%

124.18 – 160.51 ₽

Прайна ракушка патч железо на морская звезда патчи мода блёстки патч дешевые вышитые патчи для одежды аппликация декор diy

0

0

Надёжность продавца 89%

-5

%

55. 76 – 82.79 ₽

Патчи prajna с милыми птицами, мультяшные животные, вышитые патчи для одежды, наклейки с утюгом, нашивки на одежду, аппликация, декор

0

2

Надёжность продавца 89%

-4

%

256.82 ₽

Праджня 10 шт. с изображениями мультипликационных персонажей аниме нашивки на одежду гладить на патчи для одежды бесплатная доставка аниме вышитые нашивки-аппликация наклейки bagdes

0

0

Надёжность продавца 89%

-0.9

%

58.29 – 354.81 ₽

Prajna 10 шт. радужные парчи вышивка железо на патчи для одежды упаковка продажа одежды наклейки diy мотив аппликация значки

1

1

Надёжность продавца 89%

61. 67 – 87.01 ₽

Prajna diy панк череп патч байкер железные нашивки для одежды вышитые нашивки на одежду аксессуары наклейки патчи одежда

0

0

Надёжность продавца 66%

-2

%

27.88 – 78.57 ₽

Патчи prajna с надписью «странные вещи», вышитые патчи для одежды, патчи для утюга на одежде, полоски «сделай сам», аппликация для нашивки с надписью

2

0

Надёжность продавца 89%

26.19 – 76.03 ₽

Prajna открытый стиль патч, вышитые патчи для одежды гладить на нашивки на одежду аппликации diy полосы приключения наклейки

5

3

Надёжность продавца 89%

-11

%

91.24 – 100.53 ₽

Дети мультфильм аниме патч аппликация наклейки железо на полосках вышитые нашивки для одежды значки аппликация одежда для детей

1

0

Надёжность продавца 100%

-3

%

71. 81 – 118.27 ₽

Патчи prajna с динозавром для парка юрского периода, вышитые патчи для глажки, патчи для глажки, пленка для фильма, аниме наклейки для одежды

2

1

Надёжность продавца 89%

-1

%

384.38 ₽

Prajna 10 шт. мультяшные аниме патчи на одежду полосы вышитые патчи для одежды утюжок на патчи сделай сам патчи для одежды

1

3

Надёжность продавца 89%

-14

%

65.05 – 75.19 ₽

Prajna цветок сахар череп патч группа рок гладильные патчи железный на байкерском дешевые вышитые патчи для одежды наклейки в полоску

1

0

Надёжность продавца 89%

-4

%

420. 71 ₽

Prajna 10 шт. нашивки в виде черепа на одежде утюжок на заплатках рок полосы вышитые патчи для одежды аппликация

0

0

Надёжность продавца 89%

23.65 – 61.67 ₽

Prajna панк байкерские нашивки вышитые железные на патчи для аппликация на одежду diy череп патч полоски на одежде украшение куртки

1

3

Надёжность продавца 89%

-2

%

312.57 – 337.07 ₽

Prajna 10 шт. патчи с красным сердцем, рок-группы, термоклейкие патчи, мультяшная швейная аппликация, дешевые вышитые патчи для одежды, оптовая продажа

0

1

Надёжность продавца 89%

65.05 – 129.25 ₽

Патч «сделай сам» gorilla punk, вышитые патчи для одежды, наклейка, шитье черепа, искусственное железо, нашивки на одежду, аппликация

0

1

Надёжность продавца 89%

-9

%

43. 93 – 112.36 ₽

Прайна парк юрского периода патчи вышивка патчи для одежды железо на патчи на одежде ван гог сердце патч аппликация сделай сам патч

11

7

Надёжность продавца 89%

271.18 ₽

Праджня 10 шт. динозавров патч, вышитые патчи для костюмы гладить на нашивки аппликация в мультяшном стиле; для одежды аппликация в полоску значки

1

1

Надёжность продавца 89%

38.02 – 97.15 ₽

Prajna японский стиль патчи мультфильм бутылка железа на вышитые патчи на одежду аппликация для детей футболка куртка декор diy

3

7

Надёжность продавца 89%

-2

%

242.46 ₽

Патчи prajna для напитков, 10 шт., патчи для одежды, патчи для глажки, мультяшные патчи для одежды, аппликация «сделай сам»

1

4

Надёжность продавца 89%

-5

%

34. 64 – 52.38 ₽

Prajna милый воздушный шар собака нашивка маленькие значки аниме мотивы утюг на патчи вышитые хиппи полоса для одежды diy d

2

2

Надёжность продавца 89%

-11

%

59.14 – 91.24 ₽

Prajna вышитые нашивки для одежды, наклейки, глажка, сердце, аппликация, железо, куртка с нашивками, парк юрского периода

0

0

Надёжность продавца 89%

-2

%

250.90 ₽

Prajna 10 шт. патчи с цифрами, вышитые патчи для чтения, наклейки для одежды, круглые патчи на одежду, наклейки allпике

0

1

Надёжность продавца 89%

-4

%

37. 17 – 93.77 ₽

Сделай сам хиппи сердце патч панк стиль железо на патчи для одежды человеческие органы патч аппликация на одежде diy вышитые патчи

14

1

Надёжность продавца 89%

231.47 ₽

Prajna 10 шт. дешевые радужные парчи вышивка железные нашивки для детей украшение для куртки патч одежда diy наклейки мотив аппликация

1

5

Надёжность продавца 89%

-2

%

40.55 – 126.72 ₽

Prajna панк крутые вышитые животные нашивки для одежды наклейки аппликация патчи утюгом на одежду полоски значки декор

2

2

Надёжность продавца 89%

25.34 – 68.43 ₽

Prajna нашивка в стиле панк байкерская железная нашивка на одежду вышитые нашивки на одежду наклейки с буквами нашивка на одежду аппликация

1

1

Надёжность продавца 89%

-7

%

45. 62 – 59.98 ₽

Мультяшные текстильные патчи prajna для обуви, аниме вышитые термоклейкие патчи для одежды, пришивание джинсов, аппликации, значки e

1

10

Надёжность продавца 89%

-2

%

73.50 – 142.77 ₽

Prajna череп патчи панк теплопередача винил железо на переноске для одежды слон тигр патч аппликация гладильные наклейки сделай сам

2

2

Надёжность продавца 89%

-0.8

%

371.71 – 405.50 ₽

Праджня 10 шт. в стиле «парк юрского периода» патч железа на нашивки динозавр швейная вышитые патчи для одежды оптом аппликации с аниме фильм

2

10

Надёжность продавца 89%

-4

%

58. 29 ₽

Праджня в винтажном стиле, доставка патч с якорем военный патч железа на вышитые патчи для одежды рулевое колесо знак аппликация

1

1

Надёжность продавца 89%

-7

%

47.31 – 76.03 ₽

Prajna, разноцветные нашивки с животными, волшебная радуга, вышитые нашивки для одежды, термоклейкие нашивки, полоски на одежде аппликация для детей, сделай сам

0

2

Надёжность продавца 89%

198.53 ₽

Prajna панк вышивка аппликация одежда патч байкер bordado череп значок железный на патчи для одежды жилет обратно diy наклейки d

0

1

Надёжность продавца 89%

33.79 – 83.63 ₽

Prajna мультфильм единорог кошка животные патчи вышитые патчи для одежды diy мода лист камера alien полоса железа на патчи

2

8

Надёжность продавца 89%

-2

%

288. 92 ₽

Цветные патчи prajna листья оптом, дешевые вышитые патчи для одежды, детские нашивки для глажки, мультяшный значок

0

0

Надёжность продавца 89%

-3

%

244.99 ₽

Prajna хиппи значок патч рок сталкер железо на мотоцикл патчи большой орел вышитые байкерские патчи наклейка на одежду сделай сам

0

0

Надёжность продавца 89%

440.14 ₽

10 шт. мультяшные аниме-нашивки prajna, вышитые нашивки для одежды, термоклейкие нашивки на одежду, нашивки в полоску на куртке, аппликация для одежды

1

0

Надёжность продавца 89%

189.23 ₽

10 шт. симпатичные мультяшные аппликационные нашивки prajna на одежду с изображением животных, термоклейкие вышитые нашивки для одежды значок аниме

0

0

Надёжность продавца 89%

0оценок

0заказов

Фото от покупателей пока нет

Характеристики товара

  • Название бренда: Prajna
  • Описание: HANDMADE
  • Описание: 3D
  • Описание: Экологичный
  • Технические приемы: С вышивкой
  • Тип продукта: Патчи
  • Стиль: Термопечать

Показать все

StyleGAN3 — изображения в разном стиле одним кликом / Хабр

В конце 2018 года в nVidia выпустили первую StyleGAN — и сегодня любители технологий с воодушевлением смотрят в будущее безграничных развлекательных медиа, генерируемых ИИ. Это будущее на практике показывает автор, материалом которого делимся к старту флагманского курса по Data Science.

Конечно, генеративные состязательные сети применяются не только в видеоиграх. Их уже активно используют для создания видеофильтров и серьёзных анонимизированных ресурсов медицинского машинного обучения. Однако генеративные алгоритмы переменчивы, их трудно контролировать, а в выходных данных может быть полная неразбериха, если не понимать их ограничений и не уметь обращаться с ними.

Я расскажу об основных принципах латентного пространства StyleGAN3 и о трёх практических методах, в которых они используются для управления выходными данными генеративных состязательных сетей. А в конце покажу, как собрать всё это в одном конвейере, способном одной командой выдавать качественные наборы изображений. Я акцентирую внимание на практике, но для любителей математики приведу ссылки на источники.

Тема этого проекта — мои любимые интерактивные медиа и ролевые игры в японском стиле. Не будем рассматривать обучение исходной модели — на эту тему написали много статей. Возьмём две мои обученных модели StyleGAN: одну для спрайт-артов (графических объектов) персонажей, другую — для портретов в стиле аниме. Код всей этой работы выложен на GitHub, но пока я не могу поделиться ни обучающими данными, ни моделями.

Проект был бы невозможен без этой реализации StyleGAN3 и новой функциональности stylegan3-fun.

Понятие «латентное пространство»

Латентное пространство — это понятие, окутанное завесой тайны, которое часто либо чрезмерно усложняют математическими категориями, либо обходят молчанием. Между тем эту концепцию важно понимать для манипулирования входными данными таким образом, чтобы в модели постоянно выдавались изображения, соответствующие желаемым целям.

Выходные данные обученной генеративной состязательной сети не бесконечны. Создаваемые в ней изображения всегда будут соответствовать обучающим данным. Например, если сеть обучалась только на изображениях собак, то картинка с самолётом в ней никогда не сгенерируется: в модели генератора во время обучения усваивалось лишь то, что делает собаку собакой с точки зрения наблюдателя.

Но непросто бывает точно определить, как выглядит собака. Не очень-то похожи Чихуахуа и корги. Картинки с чихуахуа могут вообще оказаться редкими в наборе данных, но есть общие закономерности и признаки, по которым все породы собак обладают некоей «собачностью». В модели генеративной состязательной сети эти признаки кодируются и сводятся к набору возможных чисел. Каждый диапазон этих чисел в наборе соответствует нормальному распределению, оно также называется распределением Гаусса или кривой в форме колокола, где самые типичные признаки представлены средним значением, равным нулю, а редкие — отклоняющимися значениями. В примере с собакой кодированный признак — глаза чихуахуа, но они могут быть представлены значениями, не очень близкими к средним.

Весь набор возможных выходных данных изображения называется латентным пространством модели, а кодирование с точки зрения числового распределения — пространством z.

Обученная модель генеративной состязательной сети — детерминированная. То есть если всё время вводить в неё одни и те же входные данные, то всегда будет выводиться одно и то же изображение. Поменяв ввод модели на выборку пространства z (или вектор z), получим практически бесконечное количество выходных изображений. Эта выборка — набор случайных чисел, взятых из распределения пространства z. Поэтому изображение собаки на выходе будет, скорее всего, соответствовать тому, что закодировано вблизи средних значений распределения. Если взять все фото собак в Интернете, вероятно, это будет что-то с сильно выраженными признаками корги. Глаза чихуахуа появятся лишь иногда — вероятность их попадания из распределения в выборку меньше.

Используя выборку всех нулевых значений пространства z и сопоставленную ей выборку пространства w, усечённую для исключения отклоняющихся значений, получим представление о модели лица типичного женского персонажа аниме. Если задействовать в модели средние значения пространства w, будет возвращён тот же результат.

Конечно, пример собаки с пронзительным взглядом — это сильное упрощение настоящего принципа работы латентного пространства, потому что ни одно число в наборе возможных чисел никогда не будет отображаться так чётко. Не хотелось бы получить результат, который выглядит как хаски с этими глазами чихуахуа. Каждое число в пространстве z, следовательно, случайно выбранный вектор z взаимосвязаны с остальными. Из-за этого глаза чихуахуа обычно будут появляться, только когда у собаки обнаружатся и другие признаки чихуахуа. Анализ того, что именно привносится каждым случайным значением в конечное изображение, — сложная задача.

В модели StyleGAN эта проблема интерпретации решается введением пространства w, то есть промежуточного представления между пространством z и выходными данными изображения. Оно состоит из упорядоченного ряда матриц чисел, которые опять же представляют кодированные в модели специфические признаки. Однако, в отличие от пространства z, пространство w интерпретируется человеком. Каждая матрица в пространстве w соответствует какому-то аспекту или стилю конечного выходного изображения. Нижние матрицы представляют фундаментальные аспекты выходных данных. В примере с собакой эти слои, вероятно, будут сопоставляться с такими аспектами, как положение тела или порода собаки. Средние слои представляют менее фундаментальные аспекты выходных данных, такие как размер носа или мимика собаки. Наконец, верхние слои соответствуют более мелким деталям, таким как цвет шерсти собаки или освещение изображения. Начиная со StyleGAN3 слоёв матриц (с метками от 0 до 15) — всегда 16.

Качество через трюк с усечением

Простейший способ управления выходными данными модели — применение трюка с усечением. Как говорилось ранее, в пространстве z типичные признаки кодируются ближе к средним значениям, а редкие — дальше от них. Модель часто можно обучить признакам, бесполезным для тех, кто смотрит на выходное изображение. К счастью, они редки, а потому кодируются в значениях, не близких к средним. Благодаря трюку с усечением при ограничении диапазона, который может попасть в выборку при случайном выборе из пространства z, странные или редкие признаки не выбираются никогда. Однако, как и всё в машинном обучении, этот метод требует тщательной настройки. Если отсечь слишком много, все выходные данные будут выглядеть одинаково и применение генеративной сети потеряет всякий смысл.

Хотя в большинстве генеративных состязательных сетей трюк с усечением применяется непосредственно к выборке пространства z, в реализации StyleGAN3 он применяется к значениям пространства w после выбора вектора z. Здесь трюк с усечением задаётся через переменную truncation_psi. Использование значения ниже 1,0 приведёт к более стандартным и единообразным результатам, выше 1,0 — к необычным примерам отклоняющихся значений:

for i in range(4):
    w1 = get_w_from_seed(G,device,seed=i,truncation_psi=1.5)
    w2 = get_w_from_seed(G,device,seed=i,truncation_psi=0.7)
 
    img1 = w_to_img(G,w1,’none’)
    img2 = w_to_img(G,w2,’none’)

Примеры трюка с усечением в парах, где используется одно и то же пространство z. Вверху значение truncation_psi равно 1,5, а внизу — 0,7. В большинстве других примеров этой статьи значения тоже равны 0,7.

Поиск подходящего смешения стилей

Ранее я объяснял, что слои пространства w соответствуют определённым аспектам выходного изображения, но что это нам даёт? Кодированная информация слишком сложна, чтобы пытаться манипулировать ею вручную. Лучшее решение, которое я знаю, — это смешение стилей.

Оно намного проще, чем может показаться. Нужно только найти изображение с понравившимися аспектами и взять из него связанный с ними слой выборки пространства w. Этот слой потом можно использовать, чтобы либо перезаписать соответствующий слой нового изображения, либо вывести из них средний. Это смешение может выполняться с одним или несколькими слоями одновременно. Можно даже подмешать несколько других слоёв и вовсе из разных изображений, если у выходных данных требования сложнее:

truncation_psi = 0.7
w_avg = G.mapping.w_avg
w_list = []
for i in range(4):
    z = np.random.RandomState(i).randn(1, G.z_dim)
    w = G.mapping(torch.from_numpy(z).to(device), None)
    w = w_avg + (w — w_avg) * truncation_psi
    w_list.append(w)
w_base = w_list[0].clone()
for i in range(1,4):
    w_base[:,:7,:] = (w_list[i][:,:7,:]+w_base[:,:7,:])*.5
    img1 = w_to_img(G,w_base,’none’)
    w_base[:,:7,:] = w_list[i][:,:7,:]
    img2 = w_to_img(G,w_base,’none’)

Примеры смешения стилей верхнего и нижнего ряда с использованием слоёв пространства w с 0 по 7. Второй ряд — это сочетание двух изображений с равными весами, а в третьем ряду эти слои пространства w берутся полностью из нижних изображений. Здесь показано базовое смешение стилей, при котором цвета, стиль рисования и другие мелкие детали сохраняются, как в оригинале, а причёска, форма и положение тела берутся из нового изображения.

w_base = w_list[0].clone()
for i in range(1,4):
    w_base[:,8:,:] = (w_list[i][:,8:,:]+w_base[:,8:,:])*.5
    img1 = w_to_img(G,w_base,’none’)
    w_base[:,8:,:] = w_list[i][:,8:,:]
    img2 = w_to_img(G,w_base,’none’)

То же, что выше, но с использованием слоёв пространства w с 8 по 15. Здесь основные детали остаются, а мелкие — типа оформления и цветов — берутся из нижних изображений.

Данный метод смешения стилей позволяет включить в конечное изображение нужные характеристики или стили. В этом примере видеоигры можно быть уверенным, что у случайно сгенерированного злодея глаза всегда прищурены, а у юного героя всегда счастливая улыбка. Можно было бы даже определить конкретный стиль оформления, например акварель или поп-арт. Нужно только перенести желаемые стили с изображения.

Проекция латентного пространства

Выше было сказано, что нужно лишь найти слои выборки пространства w понравившегося изображения. Но это просто, только если это изображение — уже результат той же модели. Метод нахождения представления латентного пространства изображения, не связанного с моделью, называется проекцией.

Эта проекция используется для поиска близкого представления данного изображения в латентном пространстве модели генеративной состязательной сети. К сожалению, это не такой простой метод, как описанные выше. Он связан с времязатратным поиском с элементом случайности. Есть много способов решения этой задачи. Применяемый здесь код я заимствовал отсюда.

Этот метод концептуально сложнее двух предыдущих, но ему для хорошей работы в соответствии с нашими целями, к счастью, нужно не так много. Главное — следует учесть, что поиск ведётся в латентном пространстве модели, построенной для конкретного типа изображения. Если искать в модели для собак проекцию самолёта, результаты хорошими не будут. Чем ближе входное изображение данным модели, тем лучше будет найденное в латентном пространстве представление. Кроме того, чтобы получить хорошее соответствие, нужно время, поэтому лучше применять этот метод вне целей реального времени.

Попробуем получить нужные стили при помощи выборки пространства w из примера проекции. Поскольку конечная цель — создать юную героиню для RPG в японском стиле, возьмём в качестве классического примера девочку-волшебницу Мадоку Канамэ:

python projector.py --network=models/face_GAN.pkl \
--target=data/wide_eye.png --num-steps=3000 --outdir=projections \ --stabilize-projection --vgg-normed

Источник: Magica Quartet / Aniplex

Я подготовил нарисованное человеком изображение (слева), очистив обучающие данные модели лица. Изображение справа — это проекция латентного пространства с применением этой обученной модели. Проекция не идеальна, но это не важно, ведь нужны только стили пространства w — для данного примера это разрез глаз и выражение лица.

В коде выводятся все 16 слоёв пространства w. Они в файле .npy, просто загружаем его и извлекаем нужные слои: 6 и 7.

w_input_loc = ‘models/wide_eye_w.npy’
input_w = _parse_cols(w_input_loc, G, device, 0.7)
for i in range(4):
 
    w = get_w_from_seed(G,device,i,0.7)
    output_w = w.clone()
    output_w[:,6,:] = input_w[:,6,:]
    output_w[:,7,:] = input_w[:,7,:]
    img_in = w_to_img(G,w,’none’)
    img_out = w_to_img(G,output_w,’none’)
 
    display(PIL.Image.fromarray(img_in.squeeze(0), ‘RGB’))
    display(PIL.Image.fromarray(img_out.squeeze(0), ‘RGB’))

Понадобятся и другие персонажи, так что сделаем выражения лица соперницы нашей героини. Оставляем разрез глаз и выбираем другую девочку-волшебницу — личного врага Мадоки, Акеми Хомуру:

python projector.py --network=models/face_GAN.pkl \
--target=data/narrow_eye.png --num-steps=3000 --outdir=projections \ --stabilize-projection --vgg-normed

Источник: Magica Quartet / Aniplex

На этот раз проекция выглядит ещё лучше! Посмотрим, как она сопоставляется со случайно сгенерированными лицами:

w_input_loc = ‘models/narrow_eye_w. npy’
input_w = _parse_cols(w_input_loc, G, device, 0.7)
for i in range(4):
 
    w = get_w_from_seed(G,device,i,0.7)
    output_w = w.clone()
    output_w[:,6,:] = input_w[:,6,:]
    output_w[:,7,:] = input_w[:,7,:]
    img_in = w_to_img(G,w,’none’)
    img_out = w_to_img(G,output_w,’none’)
 
    display(PIL.Image.fromarray(img_in.squeeze(0), ‘RGB’))
    display(PIL.Image.fromarray(img_out.squeeze(0), ‘RGB’))

Идеально. Глаза по-прежнему большие (для сохранения стиля оформления), а выражение лица явно отличается от предыдущих.

Цвета темнеют из-за того, что выражение лица встроено в слой 7, хотя они в целом соответствуют верхним слоям. Это логично, ведь многие рисунки в обучающем наборе с похожим выражением лица обладают более тёмной палитрой. Несмотря на то, что стили разделены слоями пространства w, ещё могут находиться стили, трудно отделимые друг от друга.

Выбор слоёв 6 и 7 для выражения лица определился путём многочисленных проб и ошибок. Чёткого сопоставления (какой слой пространства w влияет на конкретный аспект конечного результата) нет, кроме общего уровня детализации по порядку слоёв. Чтобы увидеть результаты, для каждой обучаемой модели StyleGAN нужно провести смешение слоя за слоем. В официальном репозитории StyleGAN3 на GitHub есть инструмент visualizer.py для быстрого сравнения смешения двух векторов z слоем пространства w.

Конвейеризация проекта

Теперь у нас есть всё, чтобы автоматически создавать персонажей! В традиционной японской RPG есть два типа игровых ассетов для персонажей: их анимированные спрайты и портреты. До сих пор во всех моих примерах использовалась портретная модель — так легче интерпретировать каждый метод. Дальше подключим её к генератору спрайт-артов.

В этой второй генеративной состязательной сети выдаются изображения одного и того же персонажа в 12 различных ракурсах. Так делается анимация походки. Этот формат хорошо сочетается с RPG Maker MV, простым программным обеспечением создателя видеоигр.

Вот блок-схема финального конвейера проекта персонажей нашей видеоигры:

Рассмотрим все результаты с примерами тестового запуска персонажа юной героини. Сначала запускаем модель генерации спрайтов с автоматически созданным случайным вектором z. Затем смешиваем стили этого результата, используя выборку пространства w проекции, заранее сделанную для персонажа с подходящими пропорциями. Наконец, этот результат смешения стилей очищается и готовится к применению в игре:

python generate_character.py heroine 0.6

Слева: первоначальный случайный результат. В центре: после смешения стилей с готовой выборкой пространства w признаков героини. Справа: после автоматической очистки.

Первоначальный случайный результат выглядит как мальчик в доспехах, но после смешения стилей превращается в юную героиню, сохраняя при этом цветовые аспекты. Это не прямое преобразование, подобное тому, что было у модели, лица, но на данном этапе достаточно случайного результата, похожего на девочку.

Дальше мы просто обрезаем и увеличиваем верхний центральный спрайт, акцентируя внимание на её голове. Затем, чтобы получить примерное представление о том, как будет выглядеть наш персонаж согласно портретной модели, прогоняем этот результат через проектор латентного пространства генеративной состязательной сети лица:

Слева: конечный результат спрайта, обрезанный и увеличенный. Справа: проекция спрайта на латентное пространство генеративной состязательной сети лица.

Результат на этом этапе, конечно, не стоит отправлять в продакшен, но это один из улучшенных примеров результатов после применения проекции. Результат не того же качества, что у других проекций, по двум причинам. Во-первых, он получается от типа изображения, которого в генеративной состязательной сети лица никогда раньше не было. Его блоковая структура не соотносится ни с какими известными признаками. Во-вторых, мы запускаем эту проекцию на гораздо меньшее время: всего 200 этапов по сравнению с 3000 для проекций вне конвейера. Этот процесс будет запускаться много раз (в отличие от других, одноразовых), поэтому важна скорость. К тому же при следующем смешении стилей работы будет намного больше. В примере с выражением лица при смешении использовалось всего два слоя, но на основе проекции посложнее будет перезаписано больше слоёв: 0, 2, 6, 7 и 8. Здесь нужно сохранить только цвета, форму волос и общее положение тела:

Слева: результат проекции предыдущего этапа. Справа: проекция со смешением стилей с помощью выборки пространства w заранее подготовленной героини.

Это лицо выглядит намного лучше. Но для настоящей игры этого недостаточно. Лицо персонажа должно выражать различные эмоции в диалогах. Этот результат принимается конвейером, где выполняется ряд целевых смешений с другими заранее подготовленными выборками пространства w, которыми кодируются нужные выражения лица:

Слева и в центре: смешение стилей счастливого и обеспокоенного лица с помощью слоя 6. Справа: корректировка ракурса с помощью слоя 1.

Сколько арта сделано одним нажатием кнопки! Конечно, не обошлось без странностей: счастливое лицо получилось жутковатым, а волосы будто бросают вызов гравитации. Для этого запуска я задал всем выходным данным значение truncation_psi, равное 0,6. Так сохраняется согласованность, но до идеала ещё далеко. Возьмём ещё небольшой пример, применив более строгий трюк с усечением. На этот раз выведем другого персонажа:

python generate_character. py villain 0.4

Все выходные данные те же, что и в примере с героиней, но теперь итоговые лица генерируются с truncation_psi, равным 0,4.

Лица получились хорошо: глаза выглядят симметричнее, рот — естественнее. К сожалению, гораздо меньше они похожи на исходный спрайт. Зелёные волосы в латентном пространстве генеративной состязательной сети лица встречаются редко, поэтому при усечении преобладающим цветом результата стал чёрный. Причёска тоже больше похожа на типичный результат модели, чем на проекцию. В связи с этим возникает самый большой вопрос, на который необходимо дать ответ при использовании генеративных состязательных сетей, предназначенных для выдачи случайного контента. Что важнее: разнообразие или качество? Этот выбор придётся делать всегда, если вам нужны согласованные результаты для чего-то большего, чем демоверсия продукта.

Надеюсь, в этой статье вы зарядились идеями применения генеративных состязательных сетей в реальных ситуациях с использованием конвейеризации корректировок признаков, чтобы получать идеальный случайный результат.

Дайте знать, как вы планируете применять генеративные алгоритмы для решения своих задач!

Дополнительные ресурсы

  • Keywords to know before you start reading papers on GANs («Ключевые слова, которые нужно знать, прежде чем читать работы о генеративных состязательных сетях»): ещё один ресурс, в котором простыми словами описываются латентное пространство и смешение стилей.

  • Understanding Latent Space in Machine Learning («Понятие о латентном пространстве в машинном обучении»): чуть более глубокий взгляд на концепцию латентного пространства в целом.

  • StyleGAN v2: notes on training and latent space exploration («StyleGAN v2: заметки об изучении латентного пространства и обучении модели»).

  • DeepLearning.AI’s Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization («Глубокое обучение. Специализация генеративных состязательных сетей ИИ»): это лучший найденный мной ресурс (платный курс Coursera) для начала работы с генеративными состязательными сетями (и к которому автор не имеет никакого отношения).

А пока автор создаёт свою игру с помощью ИИ, мы поможем вам прокачать скиллы или с самого начала освоить профессию, актуальную в любое время.

  • Профессия Data Scientist

  • Профессия Fullstack-разработчик на Python

Выбрать другую востребованную профессию.

200+ имен собак в аниме: мультяшные имена собак!

Если вы большой поклонник аниме, почему бы не назвать своего милого пса в честь одного из ваших любимых персонажей?

Аниме относится к стилю японской анимации, который нравится людям всех возрастов. С таким количеством разных персонажей и сюжетных линий в этом жанре у вас не возникнет проблем с поиском имени, которое соответствует уникальному характеру вашей собаки.

Ниже мы поделимся некоторыми из наших любимых аниме-кличек для вашей собачки. Мы также рассмотрим некоторые из наиболее распространенных японских пород собак, которые непременно покорят ваше сердце.

Женские клички аниме-собак

Вы поклонник аниме и ищете имя, которое соответствует характеру вашего милого щенка? Посмотрите на эти имена собак из аниме, которые особенно подходят для женщин ростом в четыре фута.

  • Артемида (Сейлор Мун)
  • Асами (Легенда о Корре)
  • Асуна (Мастера меча онлайн)
  • Азула (Аватар, последний маг воздуха)
  • Екатерина (Екатерина)
  • Чи-Чи (Жемчуг дракона)
  • Тихиро (Унесенные призраками)
  • Дива (Кровь+)
  • Эри (Моя геройская академия)
  • Фудзимото (Гибли)
  • Хината (Наруто)
  • История (Атака Титанов)
  • Ио (Акчи Коччи)
  • Исаки (Наги-но Аскара)
  • Кацуми (Боец Баки)
  • Катара (Аватар, последний маг воздуха)
  • Кейко (ЮЮ Хакушо)
  • Кико (Темнее черного: Черный подрядчик)
  • Кира (Тетрадь смерти)
  • Корра (Легенда о Корре)
  • Лу (Эльсворд)
  • Луна (Сейлор Мун)
  • Мана (Ю-Ги-О!)
  • Меркурий (Врата: Джиэйтай Кано Чинитэ, Каку Татакаэри)
  • Мисти (Покемон)
  • Мики (Гакко Гураши!)
  • Микаса (Атака Титанов)
  • Миса (Тетрадь смерти)
  • Нами (One Piece)
  • Нао (Прыжок Ину Неко!)
  • Нина (Код Гиас: Восстание Лелуша)
  • Нуи (Kill La Kill)
  • Окита (Имперская столица Святого Грааля)
  • Рик (Ди Ги Чарат)
  • Рин (Судьба/ночь схватки)
  • Риза (Стальной алхимик)
  • Сакура (Наруто)
  • Саюри (Другая)
  • Синон (Мастера меча онлайн)
  • Сора (Нет игры, нет жизни)
  • Суки (Аватар, последний маг воздуха)
  • Судзу (Нагасарете Айрантоу)
  • Тоф (Аватар, последний маг воздуха)
  • Цую (Моя геройская академия)
  • Вакана (Окусама га Сейтокайчо)
  • Юбаба (Унесенные призраками)
  • Юхо (Хочу быть сильнейшим в мире)
  • Юки (Мастера меча онлайн)

Мужские клички аниме-собак

Ищете замечательное аниме-кличку для своего лучшего друга? В аниме много мужских персонажей, которые вызывают вдохновение. Вот список имен собак из аниме для мальчиков:

  • Айзен (Блич)
  • Аппа (Аватар, последний маг воздуха)
  • Альфонс (Стальной алхимик)
  • Алукард (Хеллсинг)
  • Болин (Легенда о Корре)
  • Бонта (Цельнометаллическая паника!)
  • Булма (Жемчуг дракона)
  • Король Буми (Аватар, последний маг воздуха)
  • Чак (Покемон)
  • Эдвард (Стальной алхимик)
  • Элрик (Стальной алхимик)
  • Юдзио (Мастера меча онлайн)
  • Гоку (Жемчуг дракона)
  • Хаку (Унесенные призраками)
  • Ястребы (Моя геройская академия)
  • Хисока (Охотник х Охотник)
  • Иро (Аватар, последний маг воздуха)
  • Изуку (Моя геройская академия)
  • Джобим (Ковбой Бибоп)
  • Каэдэ (Перемешать!)
  • Кай (Ю Ю Хакушо)
  • Казума (ЮЮ Хакушо)
  • Кацуки (Моя геройская академия)
  • Киллуа (Охотник х Охотник)
  • Кирито (Мастера меча онлайн)
  • Лансер (Судьба/ночь схватки)
  • Леви (Атака Титанов)
  • Лукарио (Покемон)
  • Мако (Легенда о Корре)
  • Митио (Ю-Ги-О!)
  • Наруто (Натуро)
  • Оборо (Моя геройская академия)
  • Пикколо (Жемчуг дракона)
  • Рем (Re: Ноль)
  • Шачи (Гинтама)
  • Сокка (Аватар, последний маг воздуха)
  • Курильщик (One Piece)
  • Таромару (Гакко Гураши!)
  • Тензин (Легенда о Корре)
  • Тетсуро (Жизнь без оружия)
  • Тецуя (Куроко но Басукэ)
  • Тоторо (Мой сосед Тоторо)
  • Уми (Волшебный рыцарь Райарт)
  • Юньюн (КоноСуба)
  • Юске (ЮЮ Хакушо)
  • Зепиле (Охотник х Охотник)
  • Зуко (Аватар, последний маг воздуха)

Знаменитые клички собак из аниме 

Есть много любимых персонажей аниме-собак. Эти собаки в аниме — отличные тезки для пушистых друзей.

  • Акамару (Наруто)
  • Апо (Учу Кёдай)
  • Армагеддон (Боевой дворецкий Хаяте)
  • Черный Хаяте (Цельнометаллический алхимик)
  • Синий (Волчий дождь)
  • Циннаморолл (Hello Kitty)
  • Эйн (Ковбой Бибоп)
  • Эспрессо (Привет Китти)
  • Иви (Покемон)
  • Энтей (Покемон)
  • Гроулит (Покемон)
  • Гатс (Убить ла убить)
  • Хин (Ходячий замок)
  • Святой (One Piece)
  • Игги (бостон-терьер из Stardust Crusaders)
  • Коромару (Мегами Тенсей)
  • Казухито Харуми (Хасами Ва Цукайю)
  • Мару (Гакко Гураши!)
  • Паккун (Наруто)
  • Педро Мартинес (Кими ни Тодоке)
  • Плутон (Курошитцудзи)
  • Почакко (Hello Kitty)
  • Помпомпурин (Hello Kitty)
  • Картофель (воздух)
  • Рут (древняя невеста волхва)
  • Широ (Хоозуки но Рейтецу)
  • Тадакичи-сан (Азуманга Дайо)
  • Тецуя (Куроко-но Басукэ)
  • Ванта (Эльфийская песня)
  • Зик (Школа мертвецов)

Любимые персонажи аниме, которые могли бы стать отличными именами для собак

Будь они героями или злодеями, некоторые персонажи мультфильмов просто выделяются. Вот несколько любимых аниме-персонажей, которые также могут стать отличными именами для собак.

  • Акаме (Убить Акаме!)
  • Армин (Атака Титанов)
  • Артемида (Сейлор Мун)
  • Бо (Унесенные призраками)
  • Коркус (Берсерк)
  • Даби (Моя геройская академия)
  • Элрик (Стальной алхимик)
  • Экскалибур (Пожиратель душ)
  • Эксодия (Ю-Ги-О!)
  • Фокси (One Piece)
  • Фриза (Жемчуг дракона)
  • Гаара (Наруто)
  • Генос (Ванпанчмен)
  • Гиру (Жемчуг дракона)
  • Гохан (Жемчуг дракона)
  • Гоку (Жемчуг дракона)
  • Хисока (Охотник х Охотник)
  • Холо (волчица и специи)
  • Итачи (Наруто)
  • Ярко-черный (Ковбой Бибоп)
  • Каонаси (Унесенные призраками)
  • Киллер Би (Наруто Шиппууден)
  • Киллуа (Охотник х Охотник)
  • Леорио (Охотник х Охотник)
  • Луна (Сейлор Мун)
  • Мелло (Тетрадь смерти)
  • Мерлин (Кенджа но Маго)
  • Микаса (Атака Титанов)
  • Мокона (xxxHOLic)
  • Момо (Аватар: Легенда об Аанге)
  • Луффи (One Piece)
  • Нагато (Наруто)
  • О-Тама (One Piece)
  • Пикачу (Покемон)
  • Поньо (Поньо на скале у моря)
  • Рей Аянами (Neon Genesis Evangelion)
  • Ророноа Зоро (One Piece)
  • Рюк (Тетрадь смерти)
  • Сай (Наруто Шиппуден)
  • Сейлор Мун (Сейлор Мун)
  • Саске (Наруто)
  • Сайтама (Ванпанчмен)
  • Хвостовик (цельный)
  • Сора (Ёсуга но Сора)
  • Танджиро Камадо (комиксы и фильм «Убийца демонов»)
  • Тентен (Наруто)
  • Требол (одна часть)
  • Стволы (Dragon Ball)
  • Томоэ (Поцелуй Камисамы)
  • Вегета (Жемчуг дракона)
  • Ягами (Тетрадь смерти)
  • Йота (Наруто Шиппууден)
  • Юги Муто (Ю-Ги-О!)

Поклонники One Piece, ликуйте!

Любовь One Piece и истории о пиратах, плавающих по семи морям? Обязательно ознакомьтесь с нашей статьей о кличках пиратских собак!

Другие анимированные клички для собак

Изображение с Flickr.

Хотя эти собаки не из японского аниме, они определенно анимированные! Проверьте некоторые из этих анимированных имен собак Диснея.

  • Астро (Джетсоны)
  • Бандит (Джонни Квест)
  • Болт (Болт)
  • Клиффорд (Большой красный пес Клиффорд)
  • Купер (Тролли и мировое турне троллей)
  • Мужество (Мужество трусливого пса)
  • Дино (Флинстоуны)
  • Фифи (Приключения маленьких мультяшек)
  • Годдард (Джимми Нейтрон)
  • Гуфи (Дисней)
  • Громит (Уоллес и Громит)
  • Гекльберри-хаунд (Шоу Гекльберри-хаунда)
  • Джейк (Время приключений)
  • Джок (Леди и Бродяга)
  • Крипто (Крипто Суперпес)
  • Леди (Леди и Бродяга)
  • Макс (Тайная жизнь домашних животных)
  • Мистер Пибоди (Mr. Peabody & Sherman)
  • Маттли (Дурацкие гонки)
  • Оди (Гарфилд)
  • Пердита (Сто один далматинец)
  • Понго (Сто один далматинец)
  • Пучи (Шоу Щекотки и Царапки) 
  • Скуби-Ду (Скуби-Ду)
  • Снупи (Арахис)
  • Snuffles (Шоу Quick Draw McGraw)
  • Спайк (Том и Джерри)
  • Верный (Леди и Бродяга)
  • Зума (Щенячий патруль)

Японские породы собак: собаки с места рождения аниме

Вот некоторые из наиболее распространенных японских пород собак, которые больше всего подходят для названий собак в японском стиле!

Этим разным собакам есть что предложить каждой семье.

Собаки, получившие особый статус

Как правило, названия пород собак пишутся с заглавной буквы только тогда, когда они включают имя собственное. И поскольку «ину» и «кен» в японском просто означают «собака», они обычно не пишутся с заглавной буквы.

Однако некоторые из этих пород являются интересными исключениями, так как обе части названий этих пород пишутся с заглавной буквы.

Это происходит потому, что Япония признает их национальными памятниками!

Сиба-ину

Шиба-ину — бдительный, активный компаньон, который будет держать вас в напряжении. Эти собаки среднего размера очень умны и очень независимы. Собаки шиба-ину хорошо уживаются с опытными владельцами, поскольку они свободолюбивы и иногда отстраняются от незнакомцев и других собак. Одно можно сказать наверняка: эти верные, достойные собаки обязательно украдут ваше сердце.

Кай Кен

Изображение из Википедии.

Кай Кен — охотничья собака среднего размера, известная своим активным и независимым характером. Хотя эти щенки невероятно лояльны, они предпочитают заниматься спортом в течение дня, а не свернуться калачиком у вас на коленях. Эти спортивные собаки обычно тесно связаны с одним человеком и хорошо справляются с опытной, настойчивой дрессировкой.

Хоккайдо

Если вы ищете смелого лучшего друга, хоккайдо может стать для вас отличной породой. Эти умные собаки стремятся угодить своим семьям, хотя они могут быть несколько осторожны с незнакомцами. Собаки Хоккайдо очень привязаны к своим семьям и становятся бдительными, преданными собачьими компаньонами.

Кишу Кен

Кишу Кен Собаки, как правило, тесно привязываются к одному человеку, хотя они хорошо чувствуют себя в семейной обстановке и обычно любят быть рядом со своими людьми, когда это возможно. Эти умные собаки стремятся угодить и любят участвовать в сложных тренировках или занятиях по аджилити. С золотым сердцем и заботливым характером вы обязательно влюбитесь в этих послушных собак.

Шикоку Кен

Эта смелая, древняя порода была первоначально выведена для охоты на диких кабанов. Эти умные собаки нуждаются в твердой, последовательной дрессировке, чтобы соответствовать их свободному духу. Однако не позволяйте этим отважным собакам обмануть вас. Собаки шикоку могут быть невероятно ласковыми и любящими по отношению к своим семьям. Эти энергичные собаки нуждаются в большом количестве регулярных упражнений, чтобы заставить их хвосты вилять.

Японский шпиц

Эти комедийные, компактные собаки любят составлять компанию своим семьям. Японский шпиц — собака-компаньон, которая хорошо ладит с другими пушистыми членами семьи и детьми. Эти игривые щенки с радостью дадут вам знать, когда белка пересекает передний двор из-за их очень бдительного характера. Вам понравится общаться с этими красивыми, безрассудными приятелями.

Тоса-ину

Эти большие бдительные собаки тесно связаны со своими семьями и являются отличными сторожевыми собаками. Смелым собакам нужен опытный владелец, способный управлять их свободным мышлением. Эти собаки также по своей природе защищают, поэтому их необходимо на раннем этапе социализировать с другими собаками и незнакомцами. Тоса-ину удивительно предан своей семье.

Акита 

Эти очаровательные двушерстные собаки невероятно преданы своим семьям. Хотя эти щенки могут опасаться незнакомцев, они, как известно, хвастаются своими иногда глупыми личностями с близкими. Этим смелым приятелям нужен опытный хозяин, понимающий их независимый склад ума.

Часто задаваемые вопросы по именам собак из аниме

Вы все еще пытаетесь найти идеальное аниме-кличку для своего пушистого друга? Вот некоторые часто задаваемые вопросы и ответы, связанные с именами собак в аниме.

Какое хорошее имя для собаки в аниме?

Вы обязательно найдете идеальное аниме-имя для своего пушистого друга. Подумайте о том, чтобы назвать своего питомца в честь аниме-собаки, такой как Плутон в Kuroshitsuji, или в честь любимого аниме-персонажа, такого как Гохан в Dragon Ball.

Как зовут собаку Какаши?

Собака Какаши — Паккун, очаровательный мопс и ниндзя в Нартуо.

Как зовут собаку в Наруто?

Собаку Кибы Инузуки в аниме Наруто зовут Акамару, она одна из многих собак в аниме!

Какое хорошее японское имя для собаки?

Есть много замечательных японских кличек для собак. Рассмотрим красивые варианты из японского языка, такие как Aki, что означает «яркий», или Miya, что означает «любовь».

***

Назвать собаку в честь любимого персонажа или аниме-сериала — отличный способ продемонстрировать неповторимый характер вашей собаки. Мы пропустили какие-нибудь удивительные имена домашних животных в аниме?

Дайте нам знать ваши любимые имена собак аниме в комментариях ниже!

О, и если вы ищете больше эпических идей для имен собак, обязательно ознакомьтесь с нашей коллекцией хипстерских кличек для собак, кличек для собак на тему «Звездных войн» и кличек для собак из видеоигр!

Рекомендуемое изображение: Wallpaperflare.com

Чумка у собак – причины, симптомы и лечение – Американский клуб собаководства

Чумка – одно из самых серьезных заболеваний, которыми может заболеть ваша собака. Он также является одним из наиболее предотвратимых. Вот факты, симптомы, варианты лечения и методы профилактики, которые должен знать каждый владелец собаки о чумке.

Что такое собачья чумка?

Собачья чумка должна показаться вам знакомой, если ваша собака вовремя привита. Ветеринары считают вакцину против чумы основной вакциной, наряду с вакцинами против парвовируса, собачьего аденовируса и бешенства.

Заболевание очень заразно и потенциально смертельно. Парамиксовирус вызывает чумку у собак и тесно связан с вирусами кори и чумы крупного рогатого скота. Он вызывает тяжелое заболевание у хозяина, поражая несколько систем организма, что приводит к широко распространенной инфекции, которую трудно лечить.

Как распространяется чумка собак?

Собаки могут заразиться чумой собак тремя способами:

  1. При прямом контакте с зараженным животным или объектом
  2. Воздействие воздушно-капельным путем
  3. Через плаценту

Чума собак распространяется при прямом контакте или воздушно-капельным путем, подобно обычной простуде у людей. Когда зараженная собака или дикое животное кашляет, чихает или лает, они выпускают аэрозольные капли в окружающую среду, заражая находящихся поблизости животных и поверхности, такие как миски для еды и воды.

Хорошая новость заключается в том, что вирус недолго сохраняется в окружающей среде и может быть уничтожен большинством дезинфицирующих средств. Плохая новость заключается в том, что собаки, зараженные чумкой, могут распространять вирус в течение нескольких месяцев, подвергая риску окружающих их собак.

Чумкой могут заболеть не только собаки. Дикие животные, такие как еноты, лисы, волки, койоты, скунсы, хорьки и норки, также могут заболеть чумой. Это означает, что вспышка чумы среди местной популяции диких животных может подвергнуть собак риску заражения болезнью, даже если они не вступают в контакт с другими собаками.

Суки также могут передавать вирус через плаценту своим щенкам, что является одной из причин, почему важно полностью вакцинировать собаку, которую вы планируете разводить.

©mutluproject — stock.adobe.com

Каковы симптомы собачьей чумы?

Собаки, страдающие чумкой, проявляют широкий спектр симптомов в зависимости от того, насколько запущена болезнь в их организме. Как только собака заражается, вирус сначала реплицируется в лимфатической ткани дыхательных путей, а затем переходит к заражению остальной части лимфатической ткани собаки, дыхательных путей, желудочно-кишечного тракта, урогенитального эпителия, центральной нервной системы и зрительного нерва. нервы. Это приводит к двум стадиям симптомов.

Первая стадия:

Первым симптомом чумы у собак обычно являются водянистые или гнойные выделения из глаз, за ​​которыми следует лихорадка, потеря аппетита и прозрачные выделения из носа. У большинства собак лихорадка развивается примерно через 3-6 дней после заражения, но начальные симптомы зависят от тяжести случая и реакции пациента на него. В целом симптомы, связанные с чумой у собак на первых стадиях инфекции, следующие:

  • Лихорадка
  • Прозрачные выделения из носа
  • Гнойные выделения из глаз
  • Летаргия
  • Анорексия
  • Кашель
  • Рвота
  • Диарея
  • Пустулезный дерматит (редко)
  • Воспаление головного и спинного мозга

Если собака, зараженная чумой, переживает острую стадию болезни, у нее также может развиться гиперкератоз подушечек лап и носа, из-за чего чумка получила прозвище «болезнь твердых подушечек». Этот симптом чумы приводит к тому, что подушечки лап собаки затвердевают и увеличиваются, что доставляет дискомфорт.

Одним из других рисков, связанных с чумой у собак, является вторичная бактериальная инфекция, которая атакует, когда иммунная система собаки подвергается риску из-за вируса чумы. Вторичные бактериальные инфекции могут вызывать респираторные и желудочно-кишечные симптомы, в том числе:

  • Рвота
  • Диарея
  • Затрудненное дыхание
  • Изменение частоты дыхания
  • Пневмония

Вторая стадия:

У некоторых собак появляются неврологические симптомы по мере прогрессирования заболевания и поражения центральной нервной системы. Эти признаки особенно беспокоят владельцев.

  • Наклон головы
  • Кружение
  • Частичный или полный паралич
  • Изъятия
  • Нистагм (повторяющиеся движения глаз)
  • Подергивание мышц
  • Судороги с повышенным слюноотделением и жевательными движениями
  • Смерть

Чумка у собак проявляется некоторыми или всеми из этих симптомов, в зависимости от тяжести случая. По данным Американской ветеринарной медицинской ассоциации (AVMA), «чумка часто приводит к летальному исходу, а выжившие собаки обычно имеют необратимые непоправимые повреждения нервной системы».

Какие собаки больше всего подвержены риску чумы?

Чумка представляет опасность для всех собак, но невакцинированные собаки и щенки в возрасте до четырех месяцев особенно восприимчивы к чуме плотоядных. Если у вашего щенка проявляются какие-либо симптомы чумы, немедленно позвоните своему ветеринару.

Как лечить собачью чумку

Нет лекарства от собачьей чумы. Ветеринары диагностируют чуму по сочетанию клинических признаков и диагностических тестов или с помощью патологоанатомического вскрытия. После постановки диагноза лечение носит исключительно поддерживающий характер. Ветеринары лечат диарею, рвоту и неврологические симптомы, предотвращают обезвоживание и пытаются предотвратить вторичные инфекции. Большинство ветеринаров рекомендуют госпитализировать собак и изолировать их от других собак, чтобы предотвратить распространение инфекции.

Выживаемость и продолжительность инфекции зависят от штамма вируса и силы иммунной системы собаки. Некоторые случаи разрешаются всего за 10 дней. В других случаях неврологические симптомы могут проявляться в течение нескольких недель и даже месяцев спустя.

Профилактика чумы собак

Чума собак полностью предотвратима. Есть несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы предотвратить чумку у собак:

  • Убедитесь, что ваш щенок получил полную серию прививок от чумы
  • Своевременно делайте прививки от чумы на протяжении всей жизни вашей собаки и избегайте пропусков в прививках
  • Держите собаку подальше от инфицированных животных и диких животных
  • Вакцинация домашних хорьков от чумы
  • Будьте осторожны при общении со своим щенком или непривитой собакой, особенно в местах скопления собак, таких как парки для собак, классы и детские сады для собак

Следуя этим советам, вы сможете обезопасить свою собаку от чумы.