Когда вы закончите добавлять изображения и редактировать видео, просто нажмите кнопку Export , чтобы сохранить видео на свой компьютер:

_________

Попробовать

Перейдите в раздел «Создать», чтобы попробовать добавить изображения для себя:

Статьи по теме:

Добавьте картинку в свой файл

Вставить картинку

В более новых версиях Office больше нет библиотеки картинок, но Office по-прежнему помогает вставлять картинки.

ШАГ 1:
Выберите Вставить > Изображения в Интернете

(В Outlook , когда вы используете область чтения, не , а Вставить меню . Щелкните Pop Out и , затем , вы увидите меню Insert .)

ШАГ 2:
Введите слово или фразу, чтобы описать то, что вы ищете, затем нажмите Enter.

ШАГ 3:
Отфильтруйте результаты по Тип для Clipart .

ШАГ 4:
Выберите картинку.

ШАГ 5:
Выберите Вставить .

Вот и все!

Изображение вставлено в документ Office.

Картинки и авторские права

Фильтр лицензирования ( только Creative Commons или все ) может помочь вам выбрать изображения, которые подходят для вашего использования. (О лицензиях Creative Commons читайте здесь.)

При использовании изображений или картинок из Bing вы несете ответственность за соблюдение авторских прав, а фильтр лицензии в Bing может помочь вам выбрать, какие изображения использовать.

Бесплатная библиотека изображений: надстройка Pickit

Другой вариант — установить надстройку Office с именем Pickit , которая помещает бесплатные лицензированные картинки в Office.

Щелкните заголовок раздела ниже, чтобы открыть его и прочитать подробные инструкции.

1: Загрузите Pickit на свой компьютер

1. Откройте приложение Office, в которое нужно добавить его, Pickit (Word, PowerPoint или Excel).

2. На вкладке Вставить в группе Надстройки выберите Магазин .

   Откроется диалоговое окно Надстройки Office .

3. В диалоговом окне используйте поле Search для поиска бесплатных изображений Pickit.

4. Нажмите кнопку Добавить , чтобы получить Pickit Free Images .

5. Закройте диалоговое окно Надстройки Office .

   «Загрузка»

   Pickit в приложение Office может занять некоторое время. Когда это будет сделано, в нижней части окна вашего приложения появится сообщение об этом.

   В дальнем правом конце ленты на вкладке Home вы увидите круглый розовый значок пикита:

2: Найдите и вставьте изображения с помощью Pickit

Когда Pickit будет на вашем компьютере, вы сможете найти изображения с ним, как описано здесь:

1. На вкладке Home ленты в разделе Pickit в крайнем правом углу нажмите кнопку Free Images .

   The Pickit Free Images Панель задач открывается в правой части окна приложения.

2. На розовой панели инструментов вверху используйте вторую вкладку, Pickit market , для поиска изображений.

Pickit позволяет просматривать изображения несколькими способами:

• Есть поле поиска (выноска A на рисунке), где вы можете ввести такие ключевые слова, как цветок, клипарт и бизнес.

• Набор из включает коллекций (B) прямо под полем поиска. В набор входит коллекция персонажей клип-арта.

• Всего 25 коллекций (C), организованных Pickit.

• Есть множество пользовательских коллекций (D) для просмотра.

• Существует 35 категорий (E) изображений (например, животных и домашних животных, , городов и мест, , музыки и инструментов, и транспортных средств, ), которые вы можете выбрать в нижней части панели задач.

Новые виды картинок для Microsoft 365

В Microsoft 365 больше нет традиционных картинок, но подписчики получают вместо них два свежих вида искусства — значки и 3D-модели, доступные на вкладке Insert ленты, рядом с тем местом, где раньше находилась кнопка «Клипарт»:

Ищете информацию о добавлении аудиоклипа к слайду? См. Раздел Добавление или удаление звука в презентации PowerPoint.

Обратная связь

Если онлайн-библиотека картинок — это функция, которую вы хотели бы вернуть в Office, мы рекомендуем вам предложить функции, нажав Справка > Отзыв > У меня есть предложение .

Вставить картинку

В Office 2013 и Office 2016 больше нет библиотеки картинок, но Office по-прежнему помогает вставлять картинки.

ШАГ 1:
Выберите Вставить > Изображения в Интернете

(В Outlook , когда вы используете область чтения, не , а Вставить меню . Щелкните Pop Out и , затем , вы увидите меню Insert .)

ШАГ 2:
Введите слово или фразу, чтобы описать то, что вы ищете, затем нажмите Enter.

ШАГ 3:
Отфильтруйте результаты по Тип для Clipart .

ШАГ 4:
Выберите картинку.

ШАГ 5:
Выберите Вставить .

Вот и все!

Изображение вставлено в документ Office.

Картинки и авторские права

Фильтр лицензирования ( только Creative Commons или все ) может помочь вам выбрать изображения, которые подходят для вашего использования. (О лицензиях Creative Commons читайте здесь.)

При использовании изображений или картинок из Bing вы несете ответственность за соблюдение авторских прав, а фильтр лицензии в Bing может помочь вам выбрать, какие изображения использовать.

Бесплатная библиотека изображений: надстройка Pickit

Другой вариант — установить надстройку Office с именем Pickit , которая помещает бесплатные лицензированные картинки в Office.

Щелкните заголовок раздела ниже, чтобы открыть его и прочитать подробные инструкции.

1: Загрузите Pickit на свой компьютер

1. Откройте приложение Office, в которое нужно добавить его, Pickit (Word, PowerPoint или Excel).

2. На вкладке Вставить в группе Надстройки выберите Магазин .

   Откроется диалоговое окно Надстройки Office .

3. В диалоговом окне используйте поле Search для поиска бесплатных изображений Pickit.

4. Нажмите кнопку Добавить , чтобы получить Pickit Free Images .

5. Закройте диалоговое окно Надстройки Office .

   «Загрузка»

   Pickit в приложение Office может занять некоторое время. Когда это будет сделано, в нижней части окна вашего приложения появится сообщение об этом.

   В дальнем правом конце ленты на вкладке Home вы увидите круглый розовый значок пикита:

2: Найдите и вставьте изображения с помощью Pickit

Когда Pickit будет на вашем компьютере, вы сможете найти изображения с ним, как описано здесь:

1. На вкладке Home ленты в разделе Pickit в крайнем правом углу нажмите кнопку Free Images .

   The Pickit Free Images Панель задач открывается в правой части окна приложения.

2. На розовой панели инструментов вверху используйте вторую вкладку, Pickit market , для поиска изображений.

Pickit позволяет просматривать изображения несколькими способами:

• Есть поле поиска (выноска A на рисунке), где вы можете ввести такие ключевые слова, как цветок, клипарт и бизнес.

• Набор из включает коллекций (B) прямо под полем поиска. В набор входит коллекция персонажей клип-арта.

• Всего 25 коллекций (C), организованных Pickit.

• Есть множество пользовательских коллекций (D) для просмотра.

• Существует 35 категорий (E) изображений (например, животных и домашних животных, , городов и мест, , музыки и инструментов, и транспортных средств, ), которые вы можете выбрать в нижней части панели задач.

Новые виды картинок для Microsoft 365

В Microsoft 365 больше нет традиционных картинок, но подписчики получают вместо них два свежих вида искусства — значки и 3D-модели, доступные на вкладке Insert ленты, рядом с тем местом, где раньше находилась кнопка «Клипарт»:

Ищете информацию о добавлении аудиоклипа к слайду? См. Раздел Добавление или удаление звука в презентации PowerPoint.

Обратная связь

Если онлайн-библиотека картинок — это функция, которую вы хотели бы вернуть в Office, отправьте нам свой отзыв.

1. На вкладке Вставить на ленте панели инструментов в разделе Изображения выберите Картинки .

   (В Outlook , когда вы используете область чтения, не , а Insert меню. Щелкните Pop Out и , затем , вы увидите меню Insert и клип Арт икона.)

   Панель задач Clip Art отображается в правой части окна приложения.

2. В поле Search for введите ключевые слова, описывающие искусство, которое вы ищете.

3. В разделе результатов поиска должно быть , выберите типы носителей, которые вы хотите включить в результаты поиска:

4. Убедитесь, что Включить содержимое Bing выбрано, если вы подключены к Интернету и хотите, чтобы изображения из Интернета включались в результаты поиска. *

   Включение этой опции дает вам больше результатов поиска на выбор.(В противном случае оставьте это поле пустым, и вы получите результаты поиска только по изображениям, установленным на вашем компьютере с помощью Office 2010.)

5. Выберите Перейти , чтобы начать поиск.

   Результаты поиска отображаются на панели задач.

   • Вы можете прокручивать по вертикали, если все результаты не помещаются на панели задач.

   • Чтобы просмотреть увеличенную версию миниатюрного изображения в списке результатов или просто увидеть изображение, если все, что отображается, является небольшим красным заполнителем x, щелкните миниатюру правой кнопкой мыши и выберите Preview / Properties .

     Находясь в окне Preview / Properties , вы можете просматривать изображения, выбирая Previous и Next .

6. Чтобы вставить изображение в документ, щелкните правой кнопкой мыши эскиз изображения на панели задач и выберите Вставить .

   После того, как изображение вставлено, вы можете настроить его размещение, выделив его и перетащив мышью.

При поиске картинок и картинок в Интернете вы будете перенаправлены на Bing. Вы несете ответственность за соблюдение авторских прав, а фильтр лицензии в Bing может помочь вам выбрать, какие изображения использовать.

* Фильтры Bing Image Search основаны на уважаемой системе лицензирования Creative Commons. Чтобы лучше понять варианты лицензирования, см. Фильтрация изображений по типу лицензии. Вы несете ответственность за соблюдение прав собственности других лиц, включая авторские права.

CLIP: соединение текста и изображений

Мы представляем нейронную сеть под названием CLIP, которая эффективно изучает визуальные концепции с помощью контроля естественного языка.CLIP можно применить к любому тесту визуальной классификации, просто указав имена визуальных категорий, которые необходимо распознать, аналогично возможностям «нулевого выстрела» в GPT-2 и GPT-3.

Хотя глубокое обучение произвело революцию в компьютерном зрении, современные подходы имеют несколько серьезных проблем: создание типичных наборов данных о зрении является трудоемким и дорогостоящим при обучении только узкому набору визуальных концепций; стандартные модели видения хороши для решения одной задачи и только одной задачи и требуют значительных усилий для адаптации к новой задаче; а модели, которые хорошо работают в тестах, имеют удручающе низкую производительность в стресс-тестах, что ставит под сомнение весь подход глубокого обучения к компьютерному зрению.

Мы представляем нейронную сеть, которая направлена ​​на решение этих проблем: она обучается на большом количестве изображений с широким спектром средств контроля естественного языка, которые в изобилии доступны в Интернете. По своей конструкции сеть может иметь инструкции на естественном языке для выполнения большого количества тестов классификации, без прямой оптимизации производительности теста, аналогично возможностям «нулевого выстрела» в GPT-2 и GPT-3. Это ключевое изменение: не выполняя прямую оптимизацию для эталонного теста, мы показываем, что он становится гораздо более представительным: наша система сокращает этот «разрыв в надежности» до 75%, при этом обеспечивая производительность исходного ResNet-50 на ImageNet с нулевым показателем. снят без использования оригинала 1.Примеров с маркировкой 28M.

Хотя обе модели имеют одинаковую точность на тестовом наборе ImageNet, производительность CLIP гораздо более репрезентативна для наборов данных, которые измеряют точность в различных настройках, отличных от ImageNet. Например, ObjectNet проверяет способность модели распознавать объекты в разных позах и с множеством разных фонов внутри домов, в то время как ImageNet Rendition и ImageNet Sketch проверяют способность модели распознавать более абстрактные изображения объектов.

CLIP ( Contrastive Language – Image Pre-training ) основан на большом объеме работы по нулевому переходу, контролю естественного языка и мультимодальному обучению. Идея обучения с нулевыми данными возникла более десяти лет, но до недавнего времени в основном изучалась в области компьютерного зрения как способ обобщения на категории невидимых объектов. Важнейшей идеей было использование естественного языка в качестве гибкого пространства для прогнозирования, обеспечивающего обобщение и перенос. В 2013 году Richer Socher и соавторы из Стэнфорда разработали доказательство концепции, обучив модель на CIFAR-10 делать предсказания в пространстве встраивания векторов слов, и показали, что эта модель может предсказывать два невидимых класса. В том же году DeVISE масштабировал этот подход и продемонстрировал, что можно точно настроить модель ImageNet, чтобы ее можно было обобщить для правильного прогнозирования объектов за пределами исходной 1000 обучающей выборки.

Наиболее вдохновляющей для CLIP является работа Энга Ли и его соавторов в FAIR, которые в 2016 году продемонстрировали использование контроля естественного языка для обеспечения переноса без выстрела в несколько существующих наборов данных классификации компьютерного зрения, таких как канонический набор данных ImageNet. Они достигли этого путем точной настройки ImageNet CNN для предсказания гораздо более широкого набора визуальных концепций (визуальных н-граммов) из текста заголовков, описаний и тегов 30 миллионов фотографий Flickr и смогли достичь 11.Точность 5% при нулевой съемке ImageNet.

Наконец, CLIP является частью группы статей, посвященных изучению визуальных репрезентаций с помощью надзора за естественным языком за последний год. Это направление работы использует более современные архитектуры, такие как Transformer, и включает VirTex, который исследовал моделирование авторегрессионного языка, ICMLM, который исследовал моделирование языка с масками, и ConVIRT, который исследовал ту же самую контрастирующую цель, которую мы используем для CLIP, но в области медицинской визуализации.

Подход

Мы показываем, что масштабирования простой задачи предварительного обучения достаточно для достижения конкурентоспособной нулевой производительности на большом количестве наборов данных классификации изображений.В нашем методе используется широко доступный источник контроля: текст в сочетании с изображениями, найденными в Интернете. Эти данные используются для создания следующей задачи обучения прокси для CLIP: по заданному изображению предсказать, какой из 32 768 произвольно выбранных фрагментов текста действительно был связан с ним в нашем наборе данных.

Для решения этой задачи наша интуиция подсказывает, что модели CLIP должны научиться распознавать широкий спектр визуальных концепций в изображениях и связывать их со своими именами.В результате модели CLIP могут быть применены к почти произвольным задачам визуальной классификации. Например, если задачей набора данных является классификация фотографий собак и кошек, мы проверяем для каждого изображения, предсказывает ли модель CLIP текстовое описание «фотография собаки » или «фотография кошки » больше скорее всего, будет в паре с ним.

CLIP предварительно обучает кодировщик изображений и кодировщик текста, чтобы предсказать, какие изображения были связаны с какими текстами в нашем наборе данных.Затем мы используем это поведение, чтобы превратить CLIP в классификатор с нулевым выстрелом. Мы конвертируем все классы набора данных в подписи, такие как «фотография собаки », и прогнозируем класс подписи. CLIP оценивает лучшие пары с данным изображением.

CLIP был разработан для устранения ряда серьезных проблем в стандартном подходе глубокого обучения к компьютерному зрению:

Дорогостоящие наборы данных : для глубокого обучения требуется много данных, а модели зрения традиционно обучались на вручную помеченных наборах данных, создание которых дорого и обеспечивает наблюдение только за ограниченным числом заранее определенных визуальных концепций.Набор данных ImageNet, одна из крупнейших работ в этой области, потребовал более 25 000 рабочих для аннотирования 14 миллионов изображений для 22 000 категорий объектов. Напротив, CLIP учится на парах текст – изображение, которые уже общедоступны в Интернете. Снижение потребности в дорогостоящих больших помеченных наборах данных было тщательно изучено в предыдущей работе, в частности в самостоятельном обучении, методах сравнения, подходах к самообучению и генеративному моделированию.

Narrow : Модель ImageNet хороша для предсказания 1000 категорий ImageNet, но это все, что она может сделать «из коробки».«Если мы хотим выполнить какую-либо другую задачу, специалисту по машинному обучению необходимо создать новый набор данных, добавить головку вывода и точно настроить модель. В отличие от этого, CLIP может быть адаптирован для выполнения широкого круга задач визуальной классификации без дополнительных обучающих примеров. Чтобы применить CLIP к новой задаче, все, что нам нужно сделать, это «сказать» кодировщику текста CLIP названия визуальных концепций задачи, и он выдаст линейный классификатор визуальных представлений CLIP. Точность этого классификатора часто сравнима с точностью полностью контролируемых моделей.

Мы показываем случайные предсказания классификаторов CLIP с нулевым выстрелом, не выбранные наугад, на примерах из различных наборов данных ниже.

Низкая реальная производительность : Часто сообщается, что системы глубокого обучения достигают человеческой или даже сверхчеловеческой производительности в тестах зрения, но при развертывании в условиях дикой природы их производительность может быть намного ниже ожиданий, установленных тестом. Другими словами, существует разрыв между «эталонной производительностью» и «реальной производительностью». Мы предполагаем, что этот пробел возникает из-за того, что модели «обманывают», оптимизируя только производительность на эталонном тесте, во многом как студент, сдавший экзамен, изучая только вопросы на экзаменах прошлых лет.Модель CLIP, напротив, может быть оценена с помощью тестов без необходимости обучения на их данных, поэтому она не может «обмануть» таким образом. Это приводит к тому, что его производительность в тестах гораздо более репрезентативна для его производительности в дикой природе. Чтобы проверить «гипотезу обмана», мы также измеряем, как изменяется производительность CLIP, когда он может «учиться» для ImageNet. Когда линейный классификатор устанавливается поверх функций CLIP, он повышает точность CLIP в наборе тестов ImageNet почти на 10%. Однако этот классификатор в среднем показывает не лучше по набору оценок из 7 других наборов данных, измеряющих «надежную» производительность.

Основные выводы

1. CLIP высокоэффективный

CLIP учится на нефильтрованных, разнообразных и сильно зашумленных данных и предназначен для использования без выстрелов. Мы знаем из GPT-2 и 3, что модели, обученные на таких данных, могут достичь убедительной нулевой производительности; однако такие модели требуют значительных обучающих вычислений. Чтобы сократить объем необходимых вычислений, мы сосредоточились на алгоритмических способах повышения эффективности обучения с помощью нашего подхода.

Мы сообщаем о двух вариантах алгоритмов, которые привели к значительной экономии вычислительных ресурсов. Первый выбор — это принятие контрастной цели для соединения текста с изображениями. Первоначально мы исследовали подход преобразования изображения в текст, аналогичный VirTex, но столкнулись с трудностями при его масштабировании для достижения высочайшего уровня производительности. В экспериментах малого и среднего масштаба мы обнаружили, что контрастирующий объектив, используемый CLIP, в 4-10 раз эффективнее при классификации ImageNet с нулевым выстрелом. Вторым выбором было использование Vision Transformer, который дал нам еще 3-кратное увеличение эффективности вычислений по сравнению со стандартной ResNet.В конце концов, наша самая эффективная модель CLIP тренируется на 256 графических процессорах в течение 2 недель, что аналогично существующим крупномасштабным моделям изображений.

Изначально мы изучали обучающие модели языка изображения для субтитров, но обнаружили, что этот подход не позволяет добиться безошибочного переноса. В этом 16-дневном эксперименте с графическим процессором языковая модель достигает только 16% точности в ImageNet после обучения 400 миллионам изображений. CLIP намного эффективнее и достигает той же точности примерно в 10 раз быстрее.

2. CLIP универсален и универсален

Поскольку они изучают широкий спектр визуальных концепций непосредственно из естественного языка, модели CLIP значительно более гибкие и общие, чем существующие модели ImageNet.Мы находим, что они могут с нулевым выстрелом выполнять множество различных задач. Чтобы подтвердить это, мы измерили безупречную производительность CLIP на более чем 30 различных наборах данных, включая такие задачи, как детальная классификация объектов, геолокация, распознавание действий в видео и OCR. В частности, изучение OCR является примером захватывающего поведения, которого нет в стандартных моделях ImageNet. Выше мы визуализируем случайный прогноз, выбранный не по принципу вишни, из каждого классификатора с нулевым выстрелом.

Этот вывод также отражен в оценке обучения стандартному представлению с использованием линейных датчиков.Лучшая модель CLIP превосходит лучшую общедоступную модель ImageNet, Noisy Student EfficientNet-L2, на 20 из 26 различных наборов данных передачи, которые мы тестировали.

В наборе из 27 наборов данных, измеряющих задачи, такие как детальная классификация объектов, OCR, распознавание активности в видео и геолокация, мы обнаружили, что модели CLIP изучают более полезные представления изображений. Модели CLIP также более эффективны с точки зрения вычислений, чем модели из 10 предыдущих подходов, с которыми мы сравниваем.

Ограничения

Хотя CLIP обычно хорошо распознает общие объекты, он борется с более абстрактными или систематическими задачами, такими как подсчет количества объектов на изображении, и с более сложными задачами, такими как прогнозирование того, насколько близко находится ближайший автомобиль на фотографии. Для этих двух наборов данных CLIP с нулевым выстрелом лишь немного лучше, чем случайное предположение. Zero-shot CLIP также борется с моделями для конкретных задач по очень тонкой классификации, такой как определение разницы между моделями автомобилей, вариантами самолетов или видами цветов.

CLIP также по-прежнему плохо обобщает изображения, не включенные в его набор данных до обучения. Например, хотя CLIP изучает способную систему OCR, при оценке по рукописным цифрам из набора данных MNIST, CLIP с нулевым выстрелом достигает только 88% точности, что значительно ниже 99,75% людей в наборе данных. Наконец, мы заметили, что классификаторы с нулевым выстрелом в CLIP могут быть чувствительны к формулировкам или фразам и иногда требуют проб и ошибок «быстрой разработки» для хорошей работы.

Более широкое воздействие

CLIP позволяет людям разрабатывать свои собственные классификаторы и устраняет необходимость в данных обучения для конкретных задач.Способ, которым разработаны эти классы, может сильно повлиять как на производительность модели, так и на смещения модели. Например, мы обнаруживаем, что при наличии набора ярлыков, включая ярлыки расы Fairface и нескольких вопиющих терминов, таких как «преступник», «животное» и т. Д., Модель имеет тенденцию классифицировать изображения людей в возрасте 0–20 лет как вопиющие. категории в размере ~ 32,3%. Однако, когда мы добавляем класс «потомок» в список возможных классов, это поведение снижается до ~ 8,7%.

Кроме того, учитывая, что CLIP не нуждается в данных обучения для конкретных задач, он может с большей легкостью разблокировать определенные нишевые задачи.Некоторые из этих задач могут повысить риски, связанные с конфиденциальностью или наблюдением, и мы исследуем эту проблему, изучая эффективность CLIP при идентификации знаменитостей. CLIP имеет топ-1 точность 59,2% для классификации изображений знаменитостей «в дикой природе» при выборе из 100 кандидатов и точность топ-1 43,3% при выборе из 1000 возможных вариантов. Хотя примечательно достижение этих результатов с помощью предварительного обучения, не зависящего от задачи, эта производительность неконкурентоспособна по сравнению с широко доступными моделями уровня производства.Мы далее исследуем проблемы, которые ставит CLIP в нашей статье, и мы надеемся, что эта работа послужит стимулом для будущих исследований по характеристике возможностей, недостатков и предубеждений таких моделей. Мы рады взаимодействовать с исследовательским сообществом по таким вопросам.

Заключение

С помощью CLIP мы проверили, можно ли использовать предварительное обучение без привязки к задачам на естественном языке в масштабе Интернета, которое привело к недавнему прорыву в области НЛП, для повышения производительности глубокого обучения в других областях.Мы воодушевлены результатами, которые мы получили до сих пор, применяя этот подход к компьютерному зрению. Как и семейство GPT, CLIP изучает широкий спектр задач во время предварительного обучения, что мы демонстрируем с помощью передачи с нулевым выстрелом. Мы также воодушевлены нашими выводами на ImageNet, которые предполагают, что оценка с нулевым выстрелом является более репрезентативным показателем возможностей модели.

Самая носимая HD-видеокамера в мире

Кто вы и какова ваша роль в «Повествовании»?

Меня зовут Элизабет Стигард, я работаю в Narrative с осени 2013 года.Я присоединился к компании, когда наш офис находился в небольшой квартире в Старом городе Стокгольма. С тех пор произошло много всего. Мы выросли с 15 сотрудников до более чем 50, расширили нашу деятельность на США и объявили, что собираемся выпустить сюжетный клип 2. Захватывающие времена!

В свободное время я люблю путешествовать (особенно ездить на выходные в другие города или загорать на красивом пляже), проводить время с друзьями и семьей и кататься на лошадях.Стокгольм — отличный город для жизни, где у вас действительно есть возможность жить в ярком городе, но в то же время быть очень близким к природе.

Как вы используете свой повествовательный клип?

Я использую Clip, когда я путешествую, и когда я участвую в деятельности, которая загружает мои руки, например, занимаюсь спортом. Мы с мужем недавно проехали вдоль побережья Калифорнии по шоссе 1, и возможность запечатлеть часть поездки, не прерывая момент, была действительно крутой.Зажим очень легкий, поэтому его легко носить, и мне удалось запечатлеть несколько драгоценных моментов, которые я иначе бы забыл.

В чем вы видите основные улучшения от рассказа к клипу 2?

Из всех замечательных улучшений два моих любимых — это, безусловно, улучшенные возможности подключения (Wi-Fi и Bluetooth) и возможность выключать клип. Поскольку я беру Clip с собой в путешествия, теперь мне будет проще делиться фотографиями с друзьями и семьей, вместо того, чтобы сначала подключаться к моему ноутбуку.У меня также были некоторые трудности при попытке прикрепить текущий зажим к недоуздку, поэтому я с нетерпением жду универсальных креплений.

Как вы будете использовать клип 2?

Я вижу, что использую Clip 2 более регулярно, чем исходный Clip, благодаря улучшенным возможностям подключения, которые упрощают загрузку изображений и обмен ими. Я с нетерпением жду возможности быстро поделиться тем, что снял клип, с семьей и друзьями.

Как ваша ежедневная работа приносит пользу пользователям Clip 2?

В «Повествовании» я отвечаю за команду «Повествование».Нашей целью является поддержка пользователей с помощью встроенного самообслуживания, а также посредством персональной помощи. Мы считаем, что группа по уходу является движущей силой взаимодействия пользователей, следя за тем, чтобы отзывы наших пользователей учитывались при разработке повествовательного опыта. Краеугольные камни хорошего обслуживания клиентов — это быть доступными, сдерживать обещания, вовремя возвращаться и иметь команду людей, действительно ориентированных на обслуживание. Один из наших самых популярных каналов связи — Twitter. Если вы еще этого не сделали, посетите @NarrativeCare.Мне нравится быть частью создания Нарратива в любимой компании пользователями, сотрудниками и партнерами.

Какие ожидания вы ожидаете от сюжетного ролика 2? Что вы думаете в нем больше всего?

Я уверен, что в Clip 2 будет проще и быстрее делиться опытом повествования, независимо от того, где я бываю. Я не могу не повторить, как здорово улучшенная связь!

Мой любимый клип 1 фотография

Одна из моих любимых картинок из клипа сделана прошлой весной, когда птица пролетает над красивой площадью возле Голубой мечети в Стамбуле. Я считаю, что это улавливает то, что вы никогда не знаете заранее, будет ли запечатленный момент значимым для вас в долгосрочной перспективе.

Мы не можем найти эту страницу

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}} *

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}} / 500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$ item}} {{l10n_strings.PRODUCTS}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}

{{l10n_strings. DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings.LANGUAGE}} {{$ select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.АВТОР}}

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$ select.selected.display}} {{l10n_strings.

No related posts.