Создание лица человека при помощи онлайн-сервисов

Содержание:

Как пользоваться генератором
Подготовка
(6) Результаты
Интуиция за генеративными состязательными сетями (GAN)
Автономные термоэлектрические генераторы
Как вычислить фейковый аккаунт?
Core ideas
Категории
Почему используется асинхронный генератор
(2) Подготовка данных
(3) Определение модели
Способность делать несколько дел одновременно
Создать мультяшное лицо онлайн
Сайт несуществующих котов
Фантомный политик, ставший министром
Призрак, ставший вторым величайшим писателем Албании
Похожие и рекомендуемые вопросы
Что это такое?
Frequently Asked Questions
- Where can I find random pictures?
- Where do these random pictures come from?
- Are these random pictures free to use commercially?
Способы сделать устройство самому
- Использование масла
- Сухой вариант
- Промышленный вариант БТГ для бытового применения
Составить фоторобот бесплатно

Как пользоваться генератором

Чтобы генератор начал работать, его необходимо завести. Это можно сделать при помощи ручного стартера. Нужно сильно дернуть за веревочку. Если с двигателем какие-то проблемы или некачественное топливо, то подергать придется несколько раз. Эта процедура тоже не из разряда увлекательных.

Поэтому лучше купить генератор с электрическим стартером. Как только мотор заведется сразу можно подключать нагрузку. Есть варианты автоматического или полуавтоматического включения генератора. Лучше всего приобрести бензиновый генератор с автоматическим запуском.

Когда в Вашем доме отключится электричество генератор запустится сам и выключится самостоятельно при возобновлении подачи электроэнергии.

Подготовка

Удаление лишнего с фото при помощи онлайн-сервисов

Обучение будет включать чередование обучения дискриминатора и генератора. Мы будем использоватьreal_lossа такжеfake_lossфункции, определенные ранее, чтобы помочь нам в расчете потерь дискриминатора и генератора.

Вы должны тренировать дискриминатор, чередуя реальные и поддельные изображения
Тогда генератор, который пытается обмануть дискриминатор и должен иметь противоположную функцию потерь

Вот код для обучения.

def train(D, G, n_epochs, print_every=50):    '''Trains adversarial networks for some number of epochs       param, D: the discriminator network       param, G: the generator network       param, n_epochs: number of epochs to train for       param, print_every: when to print and record the models' losses       return: D and G losses'''    # move models to GPU    if train_on_gpu:        D.cuda()        G.cuda()# keep track of loss and generated, "fake" samples    samples = []    losses = []# Get some fixed data for sampling. These are images that are held    # constant throughout training, and allow us to inspect the model's performance    sample_size=16    fixed_z = np.random.uniform(-1, 1, size=(sample_size, z_size))    fixed_z = torch.from_numpy(fixed_z).float()    # move z to GPU if available    if train_on_gpu:        fixed_z = fixed_z.cuda()# epoch training loop    for epoch in range(n_epochs):# batch training loop        for batch_i, (real_images, _) in enumerate(celeba_train_loader):batch_size = real_images.size(0)            real_images = scale(real_images)            if train_on_gpu:                real_images = real_images.cuda()            # 1. Train the discriminator on real and fake ima.ges            d_optimizer.zero_grad()            d_out_real = D(real_images)            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            d_loss = real_loss(d_out_real) + fake_loss(D(G(z)))            d_loss.backward()            d_optimizer.step()            # 2. Train the generator with an adversarial loss            G.train()            g_optimizer.zero_grad()            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            g_loss = real_loss(D(G(z)))            g_loss.backward()            g_optimizer.step()            # Print some loss stats            if batch_i % print_every == 0:                # append discriminator loss and generator loss                losses.append((d_loss.item(), g_loss.item()))                # print discriminator and generator loss                print('Epoch [{:5d}/{:5d}] | d_loss: {:6.4f} | g_loss: {:6.4f}'.format(                        epoch+1, n_epochs, d_loss.item(), g_loss.item()))## AFTER EACH EPOCH##            # this code assumes your generator is named G, feel free to change the name        # generate and save sample, fake images        G.eval() # for generating samples        samples_z = G(fixed_z)        samples.append(samples_z)        G.train() # back to training mode# Save training generator samples    with open('train_samples.pkl', 'wb') as f:        pkl.dump(samples, f)    # finally return losses    return losses# set number of epochs n_epochs = 40# call training functionlosses = train(D, G, n_epochs=n_epochs)

(6) Результаты

Соединение нескольких видео в одно при помощи онлайн-сервисов

Ниже приведен график потерь обучения для Генератора и Дискриминатора, записанных после каждой эпохи.

Потеря обучения длядискриминатора такжеГенератор

Высокие флуктуации в обучающей потере генератора обусловлены тем, что вход в сеть генератора представляет собой набор случайных векторов шума(каждый из z_size)каждая выборка из равномерного распределения (-1,1) для генерации новых изображений для каждой эпохи.

На графике дискриминатора мы можем наблюдать рост тренировочной потери(около 50 на оси X)сопровождаемое постепенным уменьшением до конца, это потому, что Генератор начал генерировать какое-то реалистичное изображение, которое обмануло Дискриминатор, что привело к увеличению ошибки. Но постепенно по ходу обучения Discriminator становится лучше в классификации ложных и реальных изображений, что приводит к постепенному уменьшению ошибки обучения.

Сгенерированные образцы после40 эпох,

Сгенерированные поддельные изображения

Наша модель была в состоянии генерировать новые изображения поддельных человеческих лиц, которые выглядят максимально реалистично. Мы также можем заметить, что все изображения светлее в тени, даже коричневые лица немного светлее. Это потому чтоCelebAнабор данных смещен; он состоит из «знаменитостей», которые в основном белые. При этом DCGAN успешно генерирует почти реальные изображения из простого шума.

Интуиция за генеративными состязательными сетями (GAN)

Ретушь фото лица онлайн

Генеративная Состязательная Сеть (ГАН)архитектура. Изображение изhttps://sthalles.github.io/intro-to-gans/

Определение

GANВ общем, s можно определить как генеративную модель, которая позволяет нам генерировать все изображение параллельно. Наряду с несколькими другими видами генеративных моделей,GANs использует дифференцируемую функцию, представленную нейронной сетью какГенераторная сеть,

Генераторная сеть

Генераторная сеть принимает случайный шум в качестве входа, а затем пропускает шум через дифференцируемую функцию(нейронная сеть)преобразовать шум и изменить его форму, чтобы он имел узнаваемую структуру, подобную изображениям в наборе обучающих данных. Выходной сигнал генератора определяется выбором входного случайного шума. Работа сети генераторов через несколько разных случайных входных шумов приводит к различным реалистичным выходным изображениям.

Конечная цель генератора — изучить распределение, аналогичное распределению обучающего набора данных, для отбора реалистичных изображений. Чтобы быть в состоянии сделать это, сеть генератора должна быть обучена. Учебный процессGANС очень отличается, по сравнению с другими генеративными моделями(Большинство генеративных моделей обучаются путем корректировки параметров, чтобы максимизировать вероятность генератора для создания реалистичных образцов. Например, Variational Auto-Encoders (VAE)). GANs, с другой стороны, использует вторую сеть для обучения генератора, называемуюСеть Дискриминатор,

Сеть Дискриминатор

Дискриминаторная сеть — это базовая сеть классификаторов, которая выводит вероятность того, что изображение является реальным. Таким образом, в процессе обучения в сети Discriminator показываются реальные изображения из обучающего набора в половину времени, а поддельные изображения из генератора — в половине случаев. Целью Дискриминатора является назначение вероятности около 1 для реальных изображений и вероятности около 0 для поддельных изображений.

С другой стороны, Генератор пытается наоборот, его целью является создание поддельных изображений, для которых Дискриминатор может привести к вероятности, близкой к 1(считая их реальными изображениями из тренировочного набора), По мере обучения Дискриминатор станет лучше классифицировать реальные и поддельные изображения. Таким образом, чтобы обмануть Дискриминатор, Генератор будет вынужден совершенствоваться, чтобы производить более реалистичные образцы. Таким образом, мы можем сказать, что:

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.

Как вычислить фейковый аккаунт?

Создав ненастоящий профиль и поставив в качестве фотографии созданное искусственным интеллектом лицо несуществующего человека, шпионы могут легко втереться в доверие. Благодаря уникальности генерируемых изображений, распознать шпионский аккаунт при помощи поиска по картинкам Google попросту невозможно. Однако, выявить фальшивый аккаунт удалось сотруднику аналитического центра Chatham House Кейру Джайлсу — он получил заявку в друзья от подозрительного аккаунта и сопоставил информацию с его страницы с реальными данными.

Профиль Кэти Джонс в LinkedIn

В профиле некой Кэти Джонс была поставлена фотография рыжеволосой женщины средних лет, а в биографии указано, что она долгое время работала в Центре стратегических и международных исследований. Информация оказалась ложной — представитель аналитического центра Эндрю Шварц объявил, что женщина с таким именем у них никогда не работала. Также в профиле упоминалось, что Кэти имеет степень по русскому языку в Университете Мичигана, но в базе учебного заведения такое имя тоже не нашлось.

Core ideas

This project provides a novel method to control the generation process of a unsupervisedly-trained generative model like GAN (generative adversarial network).
GANs can generate random photo-realistic images from random noise vectors in the latent space (see stunning examples of the Nvidia’s PG-GAN), but we can no control over the features of the generated images.
Knowing that the images are determined by the noise vector in the latent space, if we can understand the latent space, we can control our generation process.
For a already well-trained GAN generator, I made its latent space transparent by discovering feature axes in it. When a vector moves along a feature axis in the latent space, the corresponding image morphs along that feature, which enables controlled synthesis and edit.
This is achieved by leveraging a coupled feature extractor network (a CNN here in this demo, but can be any other CV techniques), which enables us to find correlation between noise vectors and image features.
Advantages of this method over conditional GAN and AC-GAN:
- Efficiency: To add a new controller of the generator, you do not have to re-train the GAN model, thus it only takes <1h to add 40 knobs with out methods.
- Flexibility: You could use different feature extractors trained on different dataset and add knobs to the well-trained GAN

Категории

АллергологАнестезиолог-реаниматологВенерологГастроэнтерологГематологГенетикГепатологГинекологГомеопатДерматологДетский гастроэнтерологДетский гинекологДетский дерматологДетский инфекционистДетский кардиологДетский лорДетский неврологДетский нефрологДетский офтальмологДетский психологДетский пульмонологДетский ревматологДетский урологДетский хирургДетский эндокринологДиетологИммунологИнфекционистКардиологКлинический психологКосметологЛогопедЛорМаммологМедицинский юристНаркологНевропатологНейрохирургНефрологНутрициологОнкологОнкоурологОртопед-травматологОфтальмологПаразитологПедиатрПластический хирургПроктологПсихиатрПсихологПульмонологРевматологРентгенологРепродуктологСексолог-АндрологСтоматологТерапевтТрихологУрологФармацевтФизиотерапевтФитотерапевтФлебологФтизиатрХирургЭндокринолог

Почему используется асинхронный генератор

В отличие от синхронного генератора, асинхронный имеет огромное количество достоинств и преимуществ. Основным фактором выбора асинхронного варианта стал низкий клирфактор. Высокий показатель клирфактора характеризует количественное наличие высших гармоник в выходном напряжении. Они вызывают бесполезный нагрев мотора и неравномерность вращения. Синхронные генераторы имеют величину клирфактора на уровне 5-15%, в асинхронных он не превышает 2%. Их этого следует, что асинхронный генератор энергии вырабатывает только полезную энергию.

Немного о асинхронном генераторе и его подключении:

Не менее весомым преимуществом данного вида электрогенератора является полное отсутствие вращающихся обмоток и электронных деталей, чувствительных к повреждениям и внешним факторам. Следовательно, данный вид аппаратов не подвержен активному износу и прослужит дольше.

(2) Подготовка данных

В качестве основной цели этой статьи является построениеDCGANмодели, поэтому вместо того, чтобы выполнять предварительную обработку самостоятельно, мы будем использовать предварительно обработанный набор данных. Вы можете скачать меньшее подмножествоCelebAнабор данных изВот, И если вы заинтересованы в предварительной обработке, сделайте следующее:

Обрезать изображения, чтобы удалить часть, которая не включает лицо.
Измените их размер на 64x64x3NumPyкартинки.

Теперь мы создадимDataLoaderдля доступа к изображениям в пакетном режиме.

def get_dataloader(batch_size, image_size, data_dir='train/'):    """    Batch the neural network data using DataLoader    :param batch_size: The size of each batch; the number of images in a batch    :param img_size: The square size of the image data (x, y)    :param data_dir: Directory where image data is located    :return: DataLoader with batched data    """    transform = transforms.Compose()    dataset = datasets.ImageFolder(data_dir,transform = transform)    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = dataset,batch_size = batch_size,shuffle = True)    return dataloader# Define function hyperparametersbatch_size = 256img_size = 32# Call your function and get a dataloaderceleba_train_loader = get_dataloader(batch_size, img_size)

DataLoaderгиперпараметры:

Вы можете выбрать любой разумныйразмер партиипараметр.
Тем не менее, вашРазмер изображениядолжно быть 32. Изменение размера данных до меньшего размера приведет к более быстрой тренировке, в то же время создавая убедительные изображения лиц.

Далее мы напишем некоторый код, чтобы получить визуальное представление набора данных.

def imshow(img):    npimg = img.numpy()    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))# obtain one batch of training imagesdataiter = iter(celeba_train_loader)images, _ = dataiter.next() # _ for no labels# plot the images in the batch, along with the corresponding labelsfig = plt.figure(figsize=(20, 4))plot_size=20for idx in np.arange(plot_size):    ax = fig.add_subplot(2, plot_size/2, idx+1, xticks=[], yticks=[])    imshow(images)

Имейте в виду, чтобы преобразоватьТензоризображения вNumPyвведите и транспонируйте размеры, чтобы правильно отобразить изображение на основе приведенного выше кода(В Dataloader мы преобразовали изображения в Tensor), Запустите этот фрагмент кода, чтобы получить визуализацию набора данных.

Изображения вокруг лиц

Теперь, прежде чем начать со следующего раздела(Определение модели),мы напишем функцию для масштабирования данных изображения в диапазоне пикселей от -1 до 1, которую мы будем использовать во время обучения. Причиной этого является то, что выходной сигнал активированного генератора будет содержать значения пикселей в диапазоне от -1 до 1, и поэтому нам необходимо изменить масштаб наших тренировочных изображений до диапазона от -1 до 1(сейчас они находятся в диапазоне 0–1),

def scale(x, feature_range=(-1, 1)):    ''' Scale takes in an image x and returns that image, scaled       with a feature_range of pixel values from -1 to 1.        This function assumes that the input x is already scaled from 0-1.'''    # assume x is scaled to (0, 1)    # scale to feature_range and return scaled x    min, max = feature_range    x = x*(max-min) + min    return x

(3) Определение модели

GANсостоит из двух противоборствующих сетей, дискриминатора и генератора. Итак, в этом разделе мы определим архитектуры для них обоих.

Способность делать несколько дел одновременно

Люди, хвастающиеся способностью к многозадочности, редко осознают, что такого явления не существует в принципе. Вы не можете делать два дела одновременно, мозг попросту не способен на это. Происходит всего лишь быстрое переключение с одного занятия на другое.

Кроме того, мозг в это время оказывается перегружен, как если на компьютере запустить сразу несколько сложных программ. От этого люди, пытающиеся делать сразу несколько дел, чаще допускают ошибки из-за рассеивания внимания и вынуждены в итоге все переделывать.

Константин Соловьев отрекся от сыновей, а они растут чудесными мальчишками

Коронавирус и рядом не стоял: самые страшные эпидемии в истории

«Посиди на коленях у сатаны»: цена – 6,66 $, и деньги идут на борьбу с вирусом

Создать мультяшное лицо онлайн

В компьютерной игре Skyrim после продолжительного вступления писарь спрашивает, кем является герой. И тут компьютер дает возможность выбрать расу и собственный облик персонажа. Эта возможность не уникальна. Своего героя собрать как конструктор предлагают разные игры. По такому же принципу сайт Gallerix предлагает сложить собственное мультяшное лицо.

Выберите свой пол в редакторе;
Выберите форму лица из предложенных элементов в блоке;
Внизу расположен блок с оттенками кожи, которые можно применить к аватару;
Лицо можно увеличить, уменьшить, повернуть при помощи кнопок рядом с лицом;
Поочередно выбирайте нос, рот и уши, придавая им правильную форму;
В верхней ленте вкладок изменяются глаза, волосы, фоны и одежда;
В нижней части расположены кнопки, при помощи которых аватар можно создать автоматически из случайно сгенерированных элементов лица. А также кнопки Поделиться, Сбросить, Скачать и Gravatar.

Сайт несуществующих котов

Через два дня после создания первого, описанного выше, сайта, господин Филипп Ванг запустил второй — с фейковыми котами.

Но не все коту масленица — то ли алгоритм StyleGAN2 устал и не справился с мохнатыми, то ли коты не захотели бесплатно генерироваться (история умалчивает), но повторного взрывного эффекта не получилось — несуществующие коты на сайте получаются очень редко.

Слабонервных просьба удалиться от экрана монитора!

Даже ложные их владельцы не исправили ситуацию…

Думаю, у человечества еще есть шанс прожить минимум несколько лет до его полного истребления искусственным интеллектом.

Фантомный политик, ставший министром

2007 был хорошим годом для Андре Касонго Илунги. Всего в 34 года он поднялся из глухого городка, чтобы стать министром внешней торговли в первом демократически избранном правительстве Демократической Республики Конго. Премьер-министр сам назначил его на этот пост, и Илунгу называли «восходящей звездой политической жизни Конго». Понятно, что это вызвало большой переполох, когда оказалось, что его не существует.

Когда Нгой должен был подать два имени от партии на должность, он решил, что у него будет больше шансов на её получение, если он просто придумает соперника. План провалился, когда премьер-министр решил, что даже призрак справится с работой лучше, чем Нгой, и вместо него назначил Андре.

Нгой по сей день утверждает, что Андре существует. Предположительно он очень, очень застенчивый.

Призрак, ставший вторым величайшим писателем Албании

Большинство тех, кто это читает, может назвать (не больше) одного албанского писателя, и это будет Исмаил Кадаре. Однако в 1990-е годы в литературных кругах его на некоторое время обошёл кое-кто другой.

Описания банальностей албанской жизни, увиденные глазами человека, живущего там, обернулись историями, описывающими всего лишь представления двух американских парней о том, на что Албания должна быть похожа. Удивительно, как серьёзные издатели ухватились за них, не удосужившись проверить существование автора.

Произведения Кайане всё ещё доступны для покупки, хотя издатели мудро отбросили кусок про «второго величайшего писателя Албании».

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.

Frequently Asked Questions

Where can I find random pictures?

Our Random Picture Generator will be able to help you with that! Simply click the Generate Random Picture button and we’ll show you one of hundreds of random pictures in our library.

Where do these random pictures come from?

We hand-picked some totally random (and somewhat bizarre) pictures from some of the leading free-to-use image/photo websites.

Are these random pictures free to use commercially?

Luckily, yes! These photos are free to use, no attribution required photos. The photographers of these photos have generously made their photos available for re-use both personally and commercially.

Способы сделать устройство самому

Для изготовления бестопливного генератора своими руками нужно выбрать соответствующую технологию. Многие авторы избегают детального описания использованных инструментов и материалов, электрических схем. В результате описываются якобы работающие модели, но без достоверной информации о функционирующих устройствах.

Использование масла

БТГ с использованием масла имеют другое название — мокрый способ получения электричества. Их отличительной чертой является применение аккумуляторов для накопления и отдачи энергии. Построение таких устройств требует следующих ресурсов и узлов:

трансформатора переменного тока;
зарядного устройства;
АКБ для накопления полученного электричества;
усилителя мощности, увеличивающего подачу тока.

Зарядное устройство можно взять готовое, но оно, вероятнее всего, окажется слабым и неспособным обеспечить требуемый зарядный ток. Поэтому для 20 кВт установки его лучше изготовить самостоятельно. Обзоры и рекомендации по сборке таких устройств имеются в свободном доступе.

Принцип работы устройства прост. К аккумуляторной батарее необходимо подключить входную обмотку трансформатора. К ее клеммам подсоединяется усилитель мощности, преобразующий и повышающий напряжение 12 В или 24 В, снимаемое с аккумулятора. Зарядное устройство используется для поддержания АКБ в рабочем состоянии.

Сухой вариант

Этот способ предполагает в качестве накопителя использовать конденсатор большой емкости. Свою схему сухого варианта БТГ помогут реализовать такие приборы и материалы:

трансформатор;
прототип генератора;
проводники с нулевым сопротивлением;
динатрон;
сварочный аппарат.

Прототип генератора соединяется особыми проводниками с трансформатором. Для надежного контакта требуется применять сварочный аппарат. Динатрон выполняет регулирующую функцию в создаваемом макете. Расчетное время функционирования этого агрегата составляет около 3 лет без обслуживания.

Промышленный вариант БТГ для бытового применения

Солнечные батареи полностью удовлетворяют требованиям бестопливных генераторов. При этом нет необходимости разрабатывать схему и собирать ее из различных узлов. В продаже уже имеются солнечные электростанции для бытового применения производительностью 20 кВт/сут. Средняя стоимость комплекта находится в пределах 260 000 — 360 000 руб. В него входят:

солнечные панели;
1-фазный инвертор на 6 — 20 кВт;
коммутационное оборудование (кабели, выключатели, предохранители);
крепления.

Возможна работа как в полностью автономном режиме, так и в сочетании с другими источниками энергии, мобильными бензиновыми генераторами или стационарными электросетями.

Составить фоторобот бесплатно

Программы для составления фотороботов раньше можно было увидеть лишь в фильмах про детективов и полицию. Но теперь есть возможность использовать генератор онлайн, чтобы собрать лицо по частям из готовых элементов. Нужно только подбирать подходящий размер и форму частей лиц, чтобы получился похожий образ на определенного человека.

Сервис Фоторобот можно использовать для развлечения, собрав копию своего друга. Такой подарок будет оценен вместе с вашим чувством юмора. Осталось научиться пользоваться этим инструментом.

Находим внизу блок с кнопками и пустым полем. Здесь мы будем составлять свой фоторобот. Под ним находятся элементы лица: борода, волосы, нос, усы и прочее;
Выберите первый элемент, который вам проще остальных будет подобрать;
Если выбранная форма головы не подходит совсем, нажмите на одну из кнопок Библиотека. Тогда элемент сменится и станет другой формы. Нажимайте кнопку, пока не найдете похожий;
Голова может быть увеличена по ширине или высоте при помощи кнопок на панели справа;
Если выбрать следующую часть, например, борода и нажать на кнопку Библиотека, то смена формы будет происходить только для бороды;
Чтобы изменить цвет выбранного элемента лица, нажмите на кнопку с блокнотом и карандашом. И выберите палитру цветов внизу;
Для внесения своих правок в составляемый фоторобот, нажмите еще раз на блокнот и дорисуйте портрет. Толщина грифеля меняется с выбором размера точек в меню;
Чтобы удалить весь фоторобот с полотна нажмите на кнопку перезагрузки страницы на панели браузера. Или на кнопку Очистить в меню.