Что это такое?

Для объяснения принципа работы термоэлектрического генератора, нужно взять разнородные проводники и замкнуть их в цепь. Точки, в которых проводники соединяются, называют спаями. При нагреве одного из спаев цепи энергия свободных электронов на нем возрастает, так как имеет зависимость от температуры.

На нагретом участке электроны имеют более высокую энергию и начинают перемещаться в холодную область, где электроны обладают меньшей энергией, таким образом в цепи возникает ЭДС.

Величина разности потенциалов в такой цепи зависит от температуры, электропроводности и коэффициента термоЭДС ,который также называется коэффициентом Зеебека.

Для разных материалов его значение различно и измеряется относительно коэффициента платины, которой равняется нулю. К примеру, сурьма, железо, кадмий имеют положительный коэффициент, а висмут, никель, кобальт — отрицательный.

Историческая справка

Термоэлектрические эффекты или термоэлектричество, своим открытием обязано нескольким ученым. Впервые явление открыл немецкий физик Томас Иоганн Зеебек, в 1821 году. Оно получило название «Эффект Зеебека».

Обратное свойство – нагревание или охлаждение разнородных проводников воздействием электрического тока, в 1834 году изучил француз Жан Пельтье, его именем назван и сам эффект и термоэлектрический преобразователь, получивший название элемент Пельтье. Свой вклад в исследования внесли, также русский физик Эмилий Ленц в 1838 г. и британец Уильям Томпсон в 1851 г.

ТЭГ пытались создавать с середины 19 века. В 1874 году была разработана батарея Кламона, которая была достаточно мощной, чтобы использоваться в типографии или при гальванизации.

Причина, по которой эти технологии не получили широкого распространения, заключается в низком КПД, при использовании чистых металлических пар — это сотые доли процента. Немногим более эффективными — 1,5-2,0% оказались термоэлементы из полупроводников, которые начали использоваться в середине XX века.

Можно вспомнить довольно известный «партизанский котелок», от которого питались радиостанции. Выпускалась модель термоэлектрического генератора ТГК-3. Фото термоэлектрического генератора ТГК-3 представлены в нашей галерее.

Была отсылка к теме термоэлектрических генераторов и в советской фантастике — в 1930-х годах Роман Адамов написал научно-фантастический роман «Тайна двух океанов», о похождениях подводной лодки «Пионер», источником энергии в которой служила термопара.

Конструктивные особенности и область применения

Основой конструкции термоэлектрического генератора являются термоэлемент, нагреватель, охладитель и нагрузка, это может быть лампа, разъем для подключения устройств — все, что потребляет электричество.

Простота устройства, отсутствие лишних преобразований энергии и минимум движущихся механических узлов делает ТЭГ надежным и долговечным в эксплуатации источником энергии.

Автономные термоэлектрические генераторы

Именно простота и надежность обусловили использование ТЭГ в отдаленных и труднодоступных регионах для автономного энергоснабжения. К примеру, они применяются для питания навигационных маяков и метеорологических станций. Зачастую это разновидность газовых генераторов — ГТЭГ, где для нагревания используется природный газ.

Отдельно стоит упомянуть радиоизотопные ТЭГ, в которых источником тепла является естественный распад изотопов. Автоматическая межпланетная станция Кассини, запущенная к Сатурну в 1997 году была оборудована таким источником.

Для нагрева в РИТЭГ было использовано 32,8 килограмма изотопа плутония-238.

Универсальные термоэлектрические генераторы

К универсальным ТЭГ можно отнести те устройства, которые используют излишки тепла там, где таковые имеются, а также генераторы двойного назначения — для выработки электрической и тепловой энергии.

Область применения довольно широка. Хорошо подходят такие термоэлектрические генераторы для дома — в качестве дополнительного или резервного источника питания. Существуют модели, встраиваемые в систему отопления и позволяющие сделать ее автоматику и циркуляционные насосы практически полностью энергонезависимыми.

Вариант для дома или дачи, даст не только электричество, но и послужит в качестве печи, ниже показан пример такой электрогенерирующей печи.

ТЭГ своими руками

Создание простейшего генератора в домашних условиях не составит больших трудностей по причине его крайней простоты. По сути, все что нужно, это найти элемент Пельтье. Приобрести такой элемент сегодня не составляет труда и не потребует больших затрат.

Для простейшей демонстрации, кроме термоэлемента, достаточно будет двух алюминиевых банок прямоугольной формы, канцелярского зажима, пары проводов, холодной и горячей воды. Нужно поместить элемент Пельтье между корпусами банок, скрепив их зажимом, налить в одну банку кипяток, в другую холодную воду, желательно со льдом.

Теперь, если правильно соблюдена полярность, можно замерить напряжение на выводах элемента, сомнительно, что оно будет больше одного вольта, но, можно считать, что демонстрация удалась.

Чуть более сложной задачей будет сборка термоэлектрического генератора на дровах. Для этого, помимо термоэлемента, понадобиться камера сгорания, в качестве которой подойдет корпус от компьютерного блока питания, радиатор и вентилятор можно использовать от процессора, разъем USB.

Для тех, кто желает получить более высокое напряжение можно порекомендовать инверторы стабилизаторы — все зависит от фантазии. Инструкций и схем на просторах сети достаточно. Ниже приведена фотография подобного устройства.

Заключение

Итак, в статье был дан краткий обзор одному из направлений альтернативной энергетики — энергия, получаемая за счет термоэлектрических эффектов. История развития этого направления еще не написана до конца и не стоит на месте.

Термоэлектрические генераторы совершенствуются и находят новые применения, а следовательно рано сбрасывать со счетов эти простые, но полезные устройства.

Фото термоэлектрических генераторов

Генерация произвольных реалистичных лиц с помощью ИИ / Хабр

Пример контролируемого синтеза в моей модели TL-GAN (transparent latent-space GAN, генеративно-состязательная сеть с прозрачным скрытым пространством)

Весь код и онлайн-демо доступны на странице проекта.

Человеку легко описать картинку, мы учимся делать это с самого раннего возраста. В машинном обучении это задача дискриминантной классификации/регрессии, т.е. предсказание признаков по входным изображениям. Последние достижения в методах ML/AI, особенно в моделях глубокого обучения, начинают преуспевать в этих задачах, иногда достигая или превосходя способности человека, как показано в задачах вроде визуального распознавания объектов (например, от AlexNet до ResNet по классификации ImageNet) и обнаружения/сегментации объектов (например, от RCNN до YOLO в наборе данных COCO) и т.д.

Тем не менее, обратная задача создания реалистичных изображений по описанию намного сложнее и требует многолетнего обучения графическому дизайну. В машинном обучении это генеративная задача, которая гораздо более сложна, чем дискриминационные задачи, так как генеративная модель должна генерировать намного больше информации (например, полное изображение на некотором уровне детализации и вариации) на основе меньших исходных данных.

Несмотря на сложность создания таких приложений, генеративные модели (с некоторым управлением) чрезвычайно полезны во многих случаях:

• Создание контента: представьте, что рекламная компания автоматически создаёт привлекательные образы, которые соответствуют содержанию и стилю веб-страницы, где вставляются эти картинки. Дизайнер ищет вдохновение, приказывая алгоритму сгенерировать 20 образцов обуви, связанных с признаками «отдых», «лето» и «страстный». Новая игра позволяет генерировать реалистичные аватары по простому описанию.
• Умное редактирование с учётом контента: фотограф меняет выражение лица, количество морщин и причёску на фотографии в несколько щелчков мыши. Художник голливудской студии преобразует кадры, снятые в облачный вечер, как будто они сделаны ярким утром, с солнечным светом с левой стороны экрана.
• Аугментация данных: разработчик беспилотных автомобилей может синтезировать реалистичные видео для определённого сценария аварии с целью увеличить набор данных обучения. Банк может синтезировать данные о мошенничестве определённого типа, слабо представленные в существующем наборе данных, чтобы улучшить антифродовую систему.

Сравнение генеративных сетей. Изображение из курса STAT946F17 в Университете Ватерлоо

На данный момент самые качественные изображения генерируют сети GAN (фотореалистичные и разнообразные, с убедительными деталями в высоком разрешении). Посмотрите на потрясающие изображения, созданные сетью pg-GAN (прогрессивно растущая GAN) от Nvidia. Поэтому в данной статье мы сосредоточимся на моделях GAN.

Синтетические картинки, сгенерированные сетью pg-GAN от Nvidia. Ни одно из изображений не имеет отношения к реальности

Оригинальная версия GAN и многие популярные модели на её основе (такие как DC-GAN и pg-GAN) являются моделями обучения без учителя. После обучения генеративная нейросеть принимает в качестве входных данных случайный шум и создаёт фотореалистичное изображение, которое едва отличимо от обучающего набора данных. Тем не менее, мы не можем дополнительно контролировать особенности генерируемых изображений. В большинстве приложений (например, в сценариях, описанных в первом разделе) пользователи хотели бы создавать образцы с произвольными признаками (например, возраст, цвет волос, выражение лица и т.д.) В идеале, плавно настраивать каждую функцию.

Для такого управляемого синтеза созданы многочисленные варианты GAN. Их можно условно разделить на два типа: сети переноса стиля и генераторы по условию (conditional generators).

Сети переноса стиля

Генераторы по условию

Наша генеративно-состязательная сеть с прозрачным скрытым пространством (Transparent Latent-space GAN, TL-GAN) использует иной подход для управляемой генерации — и решает перечисленные проблемы. Она предлагает возможность плавно настраивать один или несколько признаков с помощью одной сети. Кроме того, можно эффективно добавить новые настраиваемые признаки менее чем за один час.

Делаем это таинственное прозрачное скрытое пространство

Мотивация TL-GAN: понять скрытое пространство для управления процессом генерации

Экспериментируя с предварительно обученной сетью pg-GAN, я обнаружил, что у скрытого пространства на самом деле два хороших свойства:

• Оно хорошо заполнено, то есть большинство точек в пространстве генерируют разумные изображения.
• Оно достаточно непрерывно, то есть интерполяция между двумя точками в скрытом пространстве обычно приводит к плавному переходу соответствующих изображений.

Подход: раскрытие осей пространственных объектов

Способы связать скрытый вектор z с меткой признака y

Возможные подходы:

Один из вариантов — вычислить соответствующие скрытые векторы изображений из существующего набора данных с интересующими нас метками . Однако сеть GAN не даёт простого способа вычисления , что затрудняет реализацию этой идеи.

Второй вариант заключается в генерации синтетических изображений , используя GAN из случайного скрытого вектора как . Проблема в том, что синтетические изображения не помечены, поэтому трудно использовать доступный набор помеченных данных.

Главное новшество нашей модели TL-GAN — обучение отдельного экстрактора (классификатор для дискретных меток или регрессор для непрерывных) с моделью , используя существующий набор помеченных данных (, ), а потом запуск в связке обученного GAN-генератора с сетью извлечения признаков . Это позволяет предсказать метки признаков синтетических изображений с помощью обученной сети извлечения признаков (экстрактора). Таким образом посредством синтетических изображений устанавливается связь между и как и .

Теперь у нас есть парный скрытый вектор и признаки. Можно обучить модель регрессора , чтобы раскрыть все оси признаков для управления процессом генерации изображений.

Рисунок: архитектура нашей модели TL-GAN

На приведённом выше рисунке показана архитектура модели TL-GAN, которая содержит пять шагов:

1. Изучение распределения. Выбираем хорошо обученную модель GAN и генеративную сеть. Я взял хорошо обученную pg-GAN (от Nvidia), которая обеспечивает наилучшее качество генерации лиц.
2. Классификация. Выбираем предварительно обученную модель извлечения признаков (экстрактор может быть свёрточной нейросетью или другими моделями компьютерного зрения) или обучить собственный экстрактор с помощью набора помеченных данных. Я обучил простую свёрточную нейросеть на наборе CelebA (более 30 000 лиц с 40 метками).
3. Генерация. Создаём нескольких случайных скрытых векторов, пропускаем через обученный генератор GAN для создания синтетических изображений, затем используем обученный экстрактор признаков для генерации признаков на каждом изображении.
4. Корреляция. Используем обобщённую линейную модель (GLM) для осуществления регрессии между скрытыми векторами и признаками. Наклон линии регрессии становится осями признаков.
5. Исследование. Начинаем с одного скрытого вектора, перемещаем его вдоль одной или нескольких осей признаков и изучаем, как это влияет на генерацию картинок.

Перемещение скрытого вектора вдоль осей объектов

Результаты перемещения вектора вдоль нескольких осей признаков (пол, возраст и т.д.) представлены ниже. Это работает на удивление хорошо! Можно плавно трансформировать изображение между мужчиной/женщиной, юношей/стариком и т.д.

Первые результаты перемещения скрытого вектора вдоль запутанных осей признаков

Распутывание коррелированных осей признаков

Для решения проблемы я использовал приёмы простой линейной алгебры. В частности, проецировал ось бороды на новое направление, ортогональное оси пола, что эффективно устраняет их корреляцию и, таким образом, может потенциально распутать эти два признака на генерируемых лицах.

Распутывание скоррелированных осей признаков приёмами линейной алгебры

Я применил этот метод к тому же лицу. На этот раз оси пола и возраста выбраны опорными, проецируя все остальные оси так, чтобы они стали ортогональными полу и возрасту. Лица генерируются с перемещением скрытого вектора вдоль вновь сгенерированных осей признаков (показано на рисунке ниже). Как и ожидалось, теперь признаки вроде причёски и бороды не влияют на пол.

Улучшенный результат перемещения скрытого вектора вдоль распутанных осей признаков

Гибкое интерактивное редактирование

И опять модель работает на удивление хорошо, если изменять изображения по осям признаков!

Этот метод имеет явные преимущества:

1. Эффективность: чтобы добавить новый тюнер признаков для генератора, не нужно повторно обучать модель GAN, поэтому добавление тюнеров для 40 признаков занимает менее часа.
2. Гибкость: можно использовать любой экстрактор признаков, обученный на любом наборе данных, добавляя больше признаков в хорошо обученный GAN.

Пару слов об этике

Хотя инструмент может сильно помочь в креативном процессе, нужно помнить о возможностях его использования в неблаговидных целях. Если мы создаём реалистичные лица любого типа, то в какой степени можно доверять лицу, которое мы видим на экране? Сегодня важно обсудить вопросы такого рода. Как мы видели на недавних примерах применения техники Deepfake, ИИ быстро прогрессирует, поэтому человечеству жизненно важно начать обсуждение, как лучше всего разворачивать такие приложения.

Если хотите поиграть с моделью в браузере

Если хотите попробовать код

Если хотите внести свой вклад

Обо мне

Благодарности

100000 бесплатных лиц, созданных с помощью искусственного интеллекта, для ваших дизайнов

Для большинства дизайн-проектов и презентаций общей частью является поиск фотографий людей. Дизайнеры стремятся к качественным изображениям, которые также разнообразны, бесплатны и легальны. Более того, это часто означает тратить драгоценное время на поиск подходящего фотоконтента по всему Интернету. Сегодня все стало намного проще: в помощь запущен новый бесплатный ресурс Generated Photos . Он имеет разнообразную библиотеку из 100000 невероятно реалистичных лиц, созданных искусственным интеллектом.Присоединяйтесь к выпуску на Product Hunt или узнайте подробности прямо здесь.

Лица, созданные искусственным интеллектом

Generated Photos – это бесплатный ресурс из 100 тысяч лиц, который можно использовать для различных творческих целей. Что делает их особенными, так это то, что все бесплатные изображения были полностью созданы искусственным интеллектом. Ни один из этих людей не настоящий!

Фактически, это веха, которой творческая команда решила поделиться на пути к конечной цели: созданию простого API, способного создавать бесконечное разнообразие фотоконтента.Часть процесса – обучение и уточнение генеративных моделей. Итерации проходят быстро, хотя еще не все идеально. Так что вы также повеселитесь с пакетом фотографий, созданных AI. Когда вы видите лицо, которое немного «неестественно», просто расслабьтесь.

Данные внутреннего обучения

Все мы знаем, что будущее временами может расстраивать. Вот почему команда сделала все возможное, чтобы обеспечить личную безопасность:

• Все данные для обучения были сняты собственными силами и полностью выпущены на модели.
• Изображения не были взяты со стандартных носителей или из Интернета.

Такой подход требует тысячи часов труда, но, в конце концов, оно того стоит!

Характеристики

Особенности этих лиц:

• Постоянное освещение
• Единый размер
• Диапазон углов, позиций
• Диапазон мимики
• Разнообразие национальностей
• Все возрасты
• Все формы лица

Нет авторских прав

Сделайте ваш следующий макет, презентацию или веб-сайт отлично с этими свежими лицами.Никаких авторских прав, лицензионных отчислений или других юридических проблем, о которых стоит беспокоиться. Все можно использовать бесплатно при условии, что вы включите указание ссылки на created.photos, чтобы больше людей могли нас найти. В настоящее время эти лица доступны для некоммерческого использования , только .

Как использовать

Бесплатные изображения в пакете пригодятся для:

• Дизайн пользовательского интерфейса для веб- и мобильных приложений
• посадочных страниц
• электронные письма и информационные бюллетени
• презентаций
• образовательных проектов, раздаточных материалов и рабочих листов
• аватарки пользователей

Итак, ресурс позволяет авторам наполнить свои творческие проекты красивыми фотографиями людей, которые никогда не отнимут у них время и деньги в реальной жизни.

Следующий этап: чего ожидать в ближайшее время

Проект в стадии реализации: сейчас команда работает над одним простым API, который станет еще ближе к бесконечному разнообразию фотографий. Это позволит систематизировать и искать всю базу бесплатных изображений по мета свойствам и физическим свойствам.

Загрузите пакет лиц, созданных искусственным интеллектом, и получайте удовольствие! Или присоединяйтесь к обсуждению на Product Hunt.

ИИ, помогающий создателям, больше не является чем-то фантастическим.

случайных изображений – 1000+ случайных изображений

Если вы ищете случайные картинки, вам должны понравиться все случайные изображения, которые мы собрали в этом генератор случайных изображений. В базе данных более 1000 изображений, вы обязательно найдете те, которые подходят ваши особые потребности. Один из лучших аспектов этого бесплатного графического инструмента – то, что вы можете определить точное количество случайных изображений, которые вы хотите видеть за один раз. Это позволяет вам переваривать фотографии в номер, который лучше всего соответствует вашим потребностям и может значительно упростить поиск того, что вам нужно.

Для тех, кто пришел сюда и вы не уверены, подойдет ли этот генератор случайных изображений для ваших нужд, лучший подход – просто начать его использовать. Вы должны довольно быстро узнать, вы получаете, будут полезны, и потратив немного времени на то, чтобы поиграть с инструментом, вы сможете увидеть различными способами вы можете настроить его, чтобы сделать его максимально полезным. Это может даже показать вам некоторые возможности использовать его способами, о которых вы никогда не задумывались, прежде чем играть с ним.Если ты ищешь для большего вдохновения ниже вы можете найти несколько способов, которыми другие обычно используют эту картинку генератор.

Вдохновение для письма

Писатели всегда ищут разные способы помочь своему творческому письму и вдохновить их писать Больше. Они часто используют случайное слово, случайное предложение или даже случайный абзац. чтобы помочь с их написанием. Хотя все эти параметры основаны на словах, случайное изображение также является отличный способ помочь, который немного отличается, что заставит вас использовать свое творчество по-другому чем словами.Самая простая форма – создать случайное изображение, а затем написать абзац или рассказ об этом изображении. Для тех, кто хочет усложнить задачу, они могут использовать случайную картинку как вдохновение для абзаца или рассказа, который так или иначе связан с ним, но не описание Это. Есть десятки других способов это можно адаптировать в зависимости от того, насколько сложно вы хотите сделать. задача письма, но основная идея заключается в том, что все это заставит вас использовать творческий потенциал в написании чтобы записать слова на бумаге.

Художественное вдохновение

Эти случайные картинки не ограничиваются вдохновением писателей. Их может использовать практически любой художественное стремление таким же образом вдохновить на творчество. Музыкант мог использовать один для создания берега музыкальная пьеса. Художник мог использовать его, чтобы практиковаться в рисовании. Квилтер может использовать это, чтобы вдохновить новый образец лоскутного одеяла. Независимо от вашего искусства

ᐈ стоковых фотографий генераторов, Роялти-фри изображений генераторов

How to Make AI Art (2020 GUIDE) – AIArtists.org

• Главная
Художники
• Избранные исполнители
• Поиск исполнителей
• Твиты нашего сообщества
• Глобальный каталог художников AI
Ресурсы
• Инструменты творческого ИИ
• Генеративное искусство и дизайн
• Хронология искусственного интеллекта
• Этические ресурсы ИИ
• Неотвеченные вопросы
• 25 лучших информационных бюллетеней AI
• Приглашение художников AI
• Нажмите
• Присоединиться
Около
• О нас
• Партнеры
Связаться с нами
• Общие запросы
• Обработка

Генератор текстовых изображений | Список Cool Generator

• Холодный генератор
• Название
  • Генератор случайных имен
  • Генератор RAP-имен
  • Генератор поддельных имен
  • Генератор фэнтезийных имен
  • Генератор бизнес-имен
  • Генератор имен Wu Tang
  • Генератор детских имен
  • Генератор фамилий
  • Генератор имен Youtube
  • Имя группы Генератор
• Номер
  • Генератор случайных чисел
  • Генератор случайных чисел 1100
  • Генератор случайных чисел 1 10
  • Генератор номеров лотереи
  • Генератор счастливых чисел
  • Генератор случайных последовательностей
  • Генератор ПИН-кодов
  • Генератор списков номеров
• Слово
  • Генератор слов
  • Генератор случайных букв
  • Генератор существительных
  • Генератор прилагательных
  • Генератор слов из 4 букв
  • Генератор слов Pictionary
  • Генератор случайных албанских слов
  • Генератор случайных арабских слов
  • Генератор случайных армянских слов
  • Случайный баск Генератор слов
  • Генератор случайных болгарских слов
  • Генератор случайных каталонских слов
  • Генератор случайных китайских слов
  • Генератор случайных слов корнуоллского языка
  • Генератор случайных датских слов
  • Генератор случайных голландских слов
  • Генератор случайных эстонских слов
  • Генератор случайных фарерских слов
  • Генератор случайных финских слов
  • Генератор случайных французских слов
  • Генератор случайных грузинских слов
  • Генератор случайных немецких слов
  • Генератор случайных греческих слов
  • Генератор случайных венгерских слов
  • Генератор случайных исландских слов
  • Генератор случайных ирландских слов
  • Генератор случайных итальянских слов
  • Генератор случайных японских слов
  • Генератор случайных корейских слов
  • Генератор случайных латинских слов
  • Генератор случайных латышских слов
  • Генератор случайных литовских слов
  • Случайных Генератор слов на люксембургском языке
  • Генератор случайных мальтийских слов
  • Генератор случайных мальтийских слов
  • Генератор случайных норвежских слов
  • Генератор случайных португальских слов
  • Генератор случайных румынских слов
  • Генератор случайных русских слов
  • Генератор случайных испанских слов
  • Случайных шведских слов Генератор
  • Генератор случайных валлийских слов
• Текст
  • Генератор текста
  • Генератор необычного текста
  • Генератор необычного текста
  • Генератор текста с ошибками
  • Генератор текста Instagram
  • Обратный текст (слова)
  • Генератор текста ASCII
  • Генератор текстового оформления
  • Генератор текстового дизайна
  • Текстовое изображение Генератор
  • Генератор текста PNG
  • Генератор крошечного текста
  • Генератор случайного текста
  • Генератор Lorem Ipsum
  • Генератор строк
• Шрифт

Создатель анимированных GIF

Анимированный GIF:

Онлайн-редактор GIF

GIF maker позволяет мгновенно создавать анимированные GIF-файлы, объединяя отдельные файлы изображений в кадры.Создаваемые файлы GIF имеют высокое качество и не содержат водяных знаков или указания авторства, что делает этот инструмент идеальным для разработчиков и создателей контента.

Чтобы создать GIF, вы можете загрузить последовательность изображений GIF, JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIC и других типов, ZIP-архив, содержащий изображения, и даже смешивать различные форматы и размеры – они будут преобразованы автоматически. Вы также можете загружать анимированные изображения в формате GIF, WebP или APNG, они будут разделены, и время задержки сохранится. Таким образом, создатель GIF можно также использовать для редактирования, сокращения или объединения существующих GIF.

Как сделать GIF?

Нажмите кнопку «Выбрать файлы» вверху и выберите изображения, которые хотите использовать в качестве рамок.
Вы можете нажать и удерживать клавишу ctrl / command, чтобы выбрать несколько файлов.

Когда изображения загружены, вы можете настроить скорость анимации и порядок кадров перед созданием GIF.
После создания GIF вы можете изменять его размер, обрезать и оптимизировать или использовать любые другие инструменты, которые мы предоставляем.

Советы по созданию GIF

• Вы можете контролировать скорость для всего GIF, установив “Время задержки” внизу или отрегулируйте задержку для отдельных кадров с помощью поля ввода «Задержка» рядом с каждым кадром.
  Время задержки составляет одну сотую (1/100) секунды между кадрами – чем больше значение, тем медленнее отображается анимация.
  Не рекомендуется устанавливать время задержки меньше 2, потому что некоторые браузеры игнорируют такие значения и по умолчанию используют более низкую скорость анимации.
• По умолчанию все кадры будут отсортированы в алфавитном порядке по имени файла (и сохранят исходный порядок, если вы загрузите существующую анимацию), вы можете перетащить их в область аниматора GIF, чтобы изменить их порядок.
• Включите опцию «Crossfade frames», если вы хотите создать плавный плавный переход между изображениями.Полезно для создания слайд-шоу из фотографий. Большее количество кадров и более короткое значение параметра «Задержка фейдера» приведут к более плавной анимации, но значительно увеличит размер файла, потому что создатель GIF должен генерировать больше дополнительных кадров между каждым из исходных кадров. Поиграйте с этими значениями, чтобы найти баланс для своих нужд.
• Если вы загружаете изображения разного размера, появятся 2 дополнительных параметра: автоматическое изменение размера и обрезка их всех в соответствии с наименьшими размерами или выбор выравнивания (например.г. вверху слева или по центру). Вы также можете вручную ввести координаты верхнего / левого угла в пикселях для каждого кадра.
• Если вы хотите создавать изображения GIF из видео, используйте вместо этого инструмент «Видео в GIF».
• Чтобы сделать GIF из листа спрайтов, используйте инструмент обрезки спрайтов.