Видео сцена: Видео — Происшествия — Сцена с танцорами рухнула на концерте в Калужской области

Содержание

Видео — Происшествия — Сцена с танцорами рухнула на концерте в Калужской области


3045

Поделиться

В Малоярославце Калужской области на День города, 11 июня во время концерта рухнула сцена с танцевальным коллективом. Все произошедшее попало на камеры зрителей, а далее и в социальные сети. На кадрах видно, как коллектив из восьми человек танцует на сцене. Постепенно сцена расшатывается из стороны в сторону, а после подиум и вовсе ломается, и люди падают под пол. После произошедшего в соцсетях также появились посты от местных жителей с фотографиями травм руки и ног выступавших танцоров. Очевидцы утверждают, что пострадали танцоры коллектива «Ярославна». По данному инциденту прокуратура Калужской области начала проверку.

Подписаться

Что еще почитать

  • Предания старины далекой: свадебные обряды Калужского края

    Фото

    1010

    Евгения Михайлова

    Калуга

  • Российские танки Т-80 БВ прибыли на Запорожское направление

    18748

    Олег Цыганов

  • Российские военные предотвращают прорыв украинских сил в районе Торского в ДНР

    20307

    Олег Цыганов

  • Члены крупнейшего мексиканского наркокартеля выложили видео с Красной площади

    18585

    Александр Шляпников

  • Коронавирус MERS в нескольких шагах от пандемии: ученые забили тревогу

    12608

    Екатерина Пичугина

Что почитать:Ещё материалы

В регионах

  • Всего один симптом: инфекционист рассказал, как отличить свиной грипп от обычного

    42717

    Томск

    Мария Домрачева

  • Ярославль планируют украсить неудобным остановочным комплексом

    Фото

    20640

    Ярославль

  • Можно ли есть шоколад, покрывшийся белым налетом: однозначный ответ

    8698

    Калмыкия

  • Трифонов день: что категорически нельзя делать 28 декабря

    Фото

    6611

    Крым

    Лана Чайная, фото: crimea. mk.ru

  • Не нужно варить и запекать: как приготовить морковь для салатов за 5 минут

    5738

    Калмыкия

  • 21 декабря – день зимнего солнцестояния: что категорически запрещено делать в это время

    Фото

    4749

    Псков

В регионах:Ещё материалы

Как мы научились делить видео на сцены с помощью хитрой математики / Хабр

За 10 лет существования ivi мы собрали базу из 90000 видео разной длины, размера и качества. Каждую неделю появляются сотни новых. У нас есть гигабайты метаданных, которые полезны для рекомендаций, упрощают навигацию по сервису и настройку рекламы. Но извлекать информацию непосредственно из видео мы начали только два года назад.

В этой статье я расскажу, как мы разбираем фильмы на структурные элементы и зачем нам это нужно. В конце есть ссылка на репозиторий Github с кодом алгоритмов и примерами.

Из чего состоит видео?


Видео-ролик имеет иерархическую структуру. Речь о цифровом видео, поэтому на самом нижнем уровне — пиксели, цветные точки, из которых состоит неподвижная картинка.

Неподвижные картинки называются кадрами — они сменяют друг друга и создают эффект движения.


На монтаже кадры нарезают на группы, которые по задумке режиссёра меняют местами и склеивают обратно. Последовательность кадров от одной монтажной склейки до другой в английском языке называют термином shot. К сожалению, русская терминология неудачная, потому что в ней такие группы тоже называются кадрами. Чтобы не запутаться, давайте использовать английский термин. Только введём русскоязычный вариант: «шот».

Шоты объединяют в группы по смыслу, они называются сценами. Сцена характеризуется единством места, времени и персонажей.

Мы можем легко получить отдельные кадры и даже пиксели этих кадров, потому что так устроены алгоритмы кодирования цифрового видео. Эта информация необходима для воспроизведения.

Границы шотов и сцен получить гораздо сложнее. Могут помочь исходники из программ для монтажа, но нам они не доступны.

К счастью, это умеют делать алгоритмы, пусть и не идеально точно. Об алгоритме деления на сцены я сейчас и расскажу.

Зачем нам это надо?


Мы решаем задачу поиска внутри видео и хотим автоматически протегировать каждую сцену каждого фильма на ivi. Разделение на сцены — важная часть этого пайплайна.

Знать, где начинаются и кончаются сцены, нужно и для создания синтетических трейлеров. У нас уже есть алгоритм, который их генерирует, но пока что детекция сцен там не используется.

Рекомендательной системе тоже полезно разбиение на сцены. Из них получают признаки, которые описывают, какие фильмы нравятся пользователям по структуре.

Какие есть подходы к решению задачи?


Задачу решают с двух сторон:

  1. Берут целое видео и ищут границы сцен.
  2. Сначала делят видео на шоты, а потом объединяют их в сцены.


Мы пошли вторым путём, потому что его проще формализовать, и есть научные статьи на эту тему. Мы уже умеем делить видео на шоты. Осталось эти шоты собрать в сцены.

Первое, что хочется попробовать — это кластеризация. Взять шоты, превратить в векторы, а потом классическими алгоритмами кластеризации векторы разбить на группы.

Главный недостаток такого подхода: он не учитывает, что шоты и сцены следуют друг за другом. Между двумя шотами одной сцены не может стоять шот из другой сцены, а при кластеризации такое возможно.

В 2016 году Дэниел Ротман и его коллеги из IBM предложили алгоритм, который учитывает временную структуру, и сформулировали объединение шотов в сцены как задачу Optimal Sequential Grouping:

  • дана последовательность из шотов
  • нужно разделить её на отрезков так, чтобы это разделение было оптимально.

Что такое оптимальное разделение?


Пока будем считать, что задано, то есть количество сцен известно. Неизвестны только их границы.

Очевидно, что нужна какая-то метрика. Метрик придумали аж три, в их основе лежит идея попарных расстояний между шотами.

Подготовительные этапы такие:

  • Превращаем шоты в векторы (гистограмму или выходы предпоследнего слоя нейронной сети)
  • Находим попарные расстояния между векторами (евклидово, косинусное или какое-то другое)
  • Получаем квадратную матрицу , где каждый элемент — это расстояние между шотами и .

Эта матрица симметрична, а на главной диагонали у неё всегда будут нули, потому что расстояние вектора до самого себя равно нулю.

Вдоль диагонали прослеживаются тёмные квадраты — области, где соседние шоты похожи друг на друга, соответственно меньше расстояние.

Если мы выбрали хорошие эмбеддинги, которые отражают семантику шотов, и выбрали хорошую функцию расстояния, то эти квадраты — и есть сцены. Найдём границы квадратов — найдём и границы сцен.

Глядя на матрицу, израильские коллеги сформулировали три критерия оптимального разбиения:

— это вектор границ сцен.

Какой из критериев оптимального разбиения выбрать?


Хорошая лосс-функция для задачи Optimal Sequential Grouping имеет два свойства:

  1. Если фильм состоит из одной сцены, то где бы мы ни пытались разделить его на две части, значение функции всегда будет одинаковым.
  2. При правильном разбиении на сцены значение будет меньше, чем при неправильном.


Оказывается, и не справляются с этими требованиями, а справляется. Чтобы это проиллюстрировать, проведём два эксперимента.

В первом эксперименте сделаем синтетическую матрицу попарных расстояний, заполнив её равномерным шумом. Если попытаемся разделить на две сцены, получим следующую картинку:

говорит о том, что в середине видео есть смена сцен, что на самом деле не верно. У аномальные скачки, если разбиение поставить вначале или в конце видео. И только ведёт себя так, как требуется.

Во втором эксперименте сделаем такую же матрицу с равномерным шумом, но вычтем из неё два квадрата, как если бы у нас было две сцены, слабо отличающиеся друг от друга.

Чтобы обнаружить эту склейку, функция должна принимать минимальное значение при . Но минимум по-прежнему ближе к середине отрезка, а у — к началу. У виден чёткий минимум при .

Тесты тоже показывают, что самое точное разбиение достигается при использовании . Кажется, нужно брать её, и всё будет хорошо. Но давайте сначала посмотрим на сложность алгоритма оптимизации.

Дэниел Ротман и его группа предложили искать оптимальное разбиение методом динамического программирования. Задачу разбивают на подзадачи в рекурсивной манере и решают по очереди. Этот метод даёт глобальный оптимум, но чтобы его найти, нужно перебрать для каждого все комбинации разбиений от 0-го до N-го шотов и выбрать лучшее. Здесь — количество сцен, а — количество шотов.

Без твиков и ускорений оптимизация будет работать за время . В есть ещё один параметр для перебора — площадь разбиения, и на каждом шаге нужно проверять все его значения. Соответственно, время увеличивается до .

Нам удалось внести некоторое улучшение и ускорить оптимизацию с помощью техники Memorization — кеширования результатов рекурсии в памяти, чтобы не считать одно и то же по многу раз. Но, как покажут тесты ниже, сильного прироста в скорости добиться не удалось.

Как оценивать количество сцен?


Группа из IBM предположила, что раз многие строки матрицы линейно зависимы, то количество квадратных кластеров вдоль диагонали будет примерно равно рангу матрицы.

Чтобы его получить и при этом отфильтровать шумы, нужно сингулярное разложение матрицы .

Среди сингулярных значений, отсортированных по убыванию, находим локтевую точку — ту, с которой уменьшение значений резко замедляется. Индекс локтевой точки — это примерное количество сцен в фильме.

Для первого приближения этого достаточно, но можно дополнить алгоритм эвристиками для разных жанров кино. В экшн-фильмах сцен больше, а в артхаусе — меньше.

Тесты


Мы хотели понять две вещи:

  1. Настолько ли разница в скорости драматична?
  2. Насколько страдает точность при использовании более быстрого алгоритма?


Тесты разделили на две группы: синтетические и на реальных данных. На синтетических тестах сравнили качество и скорость работы обоих алгоритмов, а на реальных — померяли качество самого быстрого алгоритма. Тесты на скорость выполняли на MacBook Pro 2017, 2. 3 GHz Intel Core i5, 16 GB 2133 MHz LPDDR3.

Синтетические тесты качества


Мы сгенерировали 999 матриц попарных расстояний размером от 12 до 122 шотов, случайным образом разделили их на 2-10 сцен и добавили сверху нормальный шум.

Для каждой матрицы нашли оптимальные разбиения с точки зрения и , а потом посчитали метрики Precision, Recall, F1 и IoU.

Precision и Recall для интервала мы считаем вот по таким формулам:


F1 считаем как обычно, подставляя интервальные Precision и Recall:


Чтобы сопоставить предсказанные и истинные отрезки в рамках фильма, для каждого предсказанного находим истинный отрезок с наибольшим пересечением и считаем метрику для этой пары.

Вот какие результаты получились:

Оптимизация функции выиграла по всем метрикам, как и в тестах авторов алгоритма.

Синтетические тесты скорости


Чтобы проверить скорость, мы провели другие синтетические тесты. Первый — как зависит время работы алгоритма от количества шотов при фиксированном количестве сцен:

Тест подтвердил теоретическую оценку : время оптимизации растёт полиномиально с ростом по сравнению с линейным временем у .

Если зафиксировать количество шотов и постепенно увеличивать количество сцен , получим более интересную картину. Сначала время ожидаемо растёт, но потом резко начинает падать. Дело в том, что количество возможных значений знаменателя (формула ), которые нам нужно проверить, пропорционально количеству способов, которыми можно разбить отрезков на . Оно вычисляется по формуле сочетания из по :


При росте количество сочетаний сначала растёт, а потом падает по мере приближения к .

Кажется, это круто, но количество сцен редко будет равно количеству шотов, и всегда будет принимать такое значение, при котором сочетаний много. В уже упомянутых «Мстителях» 2700 шотов и 105 сцен. Количество сочетаний:


Чтобы быть уверенными, что всё поняли правильно и не запутались в нотации оригинальных статей, мы написали письмо Дэниелу Ротману. Он подтвердил, что действительно медленно оптимизируется и не пригодна для видео длиннее 10 минут, а на практике даёт приемлемые результаты.

Тесты на реальных данных


Итак, мы выбрали метрику , которая хоть и немного менее точная, работает гораздо быстрее. Теперь нужны метрики, от которых будем отталкиваться при поиске более качественного алгоритма.

Для теста разметили 20 фильмов разных жанров и годов. Разметку делали в пять этапов:

  1. Подготовили материалы для нарезки:
    • отрисовали номера кадров на видео
    • напечатали раскадровки с номерами кадров, чтобы можно было охватить взглядом сразу десятки кадров и увидеть границы монтажных склеек.
  2. Разметчик с помощью подготовленных материалов записал в текстовый файл номера кадров, которые соответствуют границам шотов.
  3. Затем разделил шоты на сцены. Критерии объединения шотов в сцены описаны выше в пункте «Из чего состоит видео?»
  4. Готовый файл с разметкой проверили разработчики команды CV. Главная задача при проверке — верифицировать границы сцен, потому что критерии можно трактовать субъективно.
  5. Проверенную человеком разметку прогнали через скрипт, который нашёл опечатки и ошибки типа «кадр конца шота меньше начала шота».


Вот так выглядит экран разметчика и проверяющего:

А вот так — разбиение по сценам первых 300 шотов фильма «Мстители: Война бесконечности». Слева истинные сцены, а справа — предсказанные алгоритмом:

Чтобы получить матрицу попарных расстояний, мы сделали следующее:

  • Разделили фильм на 2700 шотов
  • Из каждого шота взяли по одному кадру
  • Пропустили кадры через нейросеть Xception, обученную на датасете Imagenet, и взяли значения выходов с предпоследнего слоя
  • Вычислили попарные Евклидовы расстояния между векторами шотов


Для каждого видео из датасета мы сгенерировали матрицы попарных расстояний и так же, как для синтетических данных, посчитали четыре метрики. Вот какие цифры вышли:

  • Precision: 0.4861919030708739
  • Recall: 0.8225937459424839
  • F1: 0.513676858711775
  • IoU: 0.37560909807842874

Ну и что же?


Мы получили бейзлайн, который работает не идеально, но теперь от него можно отталкиваться, пока ищем более точные методы.

Некоторые из дальнейших планов:

  • Попробовать другие архитектуры CNN для извлечения признаков.
  • Попробовать другие метрики расстояний между шотами.
  • Попробовать другие методы оптимизации , например, генетические алгоритмы.
  • Попытаться свести разбиение целого фильма к отдельным частям, на которых отрабатывает за разумное время, и сравнить, какая будет потеря в качестве.


Код обоих методов и эксперименты на синтетических данных опубликовали на Github. Можно потрогать руками и попробовать ускорить самостоятельно. Лайки и пулл-реквесты приветствуются.

Всем пока, увидимся в следующих статьях!

DVD-дисков о железной дороге и транспорте. Железнодорожный DVD, поезд, поезд, такси, пар и дизельное видео

Чтобы освободить место для новых выпусков в 2023 году, в нашей специальной распродаже есть сотни DVD и Blu-ray, многие из которых за полцены!

У нас есть архивных паровозов , дизелей и электромобилей , такси и трамваев с DVD всего за 4,95£ и Blu-ray от 6,95£, сейчас самое время сделать себе выгодную покупку! У нас тоже много книг!

Более 750 дисков DVD и Blu-ray по цене 9,95 фунтов стерлингов, а также специальное предложение «3 по цене 2» по цене на многие наименования. У нас также есть категория « Нет в продаже, но фунтов стерлингов или меньше»!

Распродажа уже началась и продлится до вторника, 31 января 2023 года, но ОСТЕРЕГАЙТЕСЬ, некоторые товары в ОГРАНИЧЕННОМ НАЛИЧИИ, и как только они исчезнут, они исчезнут!

Если вам нужна конкретная игра, чтобы пополнить свою коллекцию, или вы просто желаете выгодной покупки, просто просмотрите наши новые категории РАСПРОДАЖИ!

Все заказы на DVD и Blu-ray в Великобритании доставляются бесплатно!

Спасибо за вашу поддержку в 2022 году. Счастливого и здорового Нового года. С наилучшими пожеланиями от съемочной группы Videoscene.

Подпишитесь на нашу бесплатную рассылку по электронной почте , чтобы получать последние новости о DVD и эксклюзивные предложения только для подписчиков!
Это обещание, АБСОЛЮТНОЕ обещание: мы НЕ будем бомбардировать вас электронными письмами! В лучшем случае мы отправляем 7 или 8 сообщений в год с подробной информацией о шоу, новых выпусках и эксклюзивных предложениях только для подписчиков. Вот и все! Спокойный и контролируемый — никакого барахла!
Нажмите здесь, чтобы подписаться

Мы рады представить вам наш 40-страничный зимний каталог, который, как всегда, включает в себя новейшие DVD и Blu-ray диски о железной дороге и транспорте, а также большой выбор книг по железной дороге и транспорту. Наше предложение БЕСПЛАТНОЙ ДОСТАВКИ всех книг (а также DVD/Blu-ray) на любой адрес в Великобритании продолжается.

Как обычно, в преддверии Рождества появилось много новинок. Сейчас или в ближайшее время у нас есть № 27 в популярных и самых продаваемых Big Freight серии и №10 в серии British Rail Motive Power .

Новые поездки на такси включают первые две серии, снятой в Восточной Англии: из Норвича в Грейт-Ярмут и Лоустофт и из Ипсвича в Лоустофт . Одним из самых ярких событий 2022 года стал поток грузов из Longport в Redcar . Мы в кабине, на борту 56078. Остаемся с грузом, глубоко на юге, поездка на такси класса 66 от Hither Green до Woking плюс IEP от из Пензанса в Эксетер .

Для поклонников пара, как насчет поездки на Footplate на Cockerill Type IV No.8 ‘Lucie’ , и если вы ищете превосходный архив steam, мы сейчас продаем коллекцию Unseen Steam DVD — пока пять в сериал.

Как насчет заголовка, посвященного классам 507 и 508 класса компании Merseyrail в их закатные годы?

Вы подписаны на нашу рассылку по электронной почте? Нажмите здесь, чтобы подписаться , чтобы мы могли держать вас в курсе. Это обещание, АБСОЛЮТНОЕ обещание: мы НЕ будем бомбардировать вас электронными письмами! В лучшем случае мы отправляем 7 или 8 в год с подробной информацией о последних предложениях, шоу и новых выпусках. Вот и все! Спокойный и контролируемый — никакого барахла!

Наш офис и служба доставки по почте работают в обычном режиме с 9:00 до 16:30 с понедельника по пятницу, принимая звонки и обрабатывая заказы. Пожалуйста, заказывайте как обычно. Трамвайная лавка Блэкпула работает в обычном режиме с 10:00 до 16:00 с понедельника по субботу.

Нажмите здесь, чтобы заказать бесплатный печатный каталог или Нажмите здесь , чтобы загрузить каталог, прибл. 23Мб pdf.

Вы можете заметить слово « HOT » рядом с несколькими наименованиями в этом каталоге. В основном это означает, что это очень популярные и самые продаваемые игры, и у нас их много в наличии. Если вы заказываете до 10:00 в будний день, мы обычно можем отправить ваш заказ почтой первого класса в тот же день.

Не забывайте, что мы по-прежнему взимаем НУЛЕВУЮ стоимость почтовых расходов со всеми заказами DVD/Blu-ray на адреса в Великобритании. Пожалуйста, не платите 2,00 или 2,50 фунта стерлингов за DVD у других продавцов. Если товар, который вы хотите, стоит 14,95 фунтов стерлингов, именно столько он вам будет стоить — нулевые почтовые расходы — нулевые комиссии по кредитной карте — ГАРАНТИРОВАННО!

Спасибо за вашу постоянную поддержку.

Щелкните здесь   , чтобы скачать каталог (около 21 Мб в формате pdf)

Купить 5 номеров журнала

Trams Magazine всего за 10 фунтов стерлингов.

Старые выпуски нашего популярного журнала Trams Magazine теперь доступны всего за 10 фунтов стерлингов за 5 журналов (просто добавьте любые 5 выпусков в корзину, и скидка будет применена автоматически).

Самое время пополнить свою коллекцию, но поспешите, пока товар есть в наличии!

Нажмите здесь, чтобы выбрать копии

Blackpool Trams 1968-1985  есть в наличии, закажите сегодня !

Это вторая из трех книг. Он содержит коллекцию запоминающихся и прекрасно отреставрированных изображений трамваев Блэкпула с 1968 по 1985 год.

Ограниченный тираж 1000 экземпляров, каждая книга сертифицирована, пронумерована и подписана лично автором. Отпечатано на мелованной сверхглянцевой толстой художественной бумаге, в твердом переплете и сшитых нитками 280 страниц и 487 изображений, большинство из которых ранее не публиковалось и не публиковалось.

Ограниченный тираж 1000 экземпляров — закажите копию сегодня .

Книга 1 этой серии почти распродана, во избежание разочарований заказывайте скорее Щелкните здесь, чтобы заказать Книгу 1 (1950-1967).

Наш офис и служба доставки по почте работают в обычном режиме с 9:00 до 16:30 с понедельника по пятницу, принимая звонки и обрабатывая заказы. Пожалуйста, заказывайте как обычно.

Трамвайная лавка Блэкпула работает в обычном режиме с 10:00 до 16:00 с понедельника по субботу. Следуя последним рекомендациям правительства, мы просим клиентов носить лицевые покрытия.

Заказывайте в Videoscene как обычно:
Заказывайте онлайн на этом веб-сайте:  www.videoscene.co.uk
Заказывайте по телефону:  01253 738336 (с 9:00 до 16:30 с понедельника по пятницу) Заказ по почте 9003 :  FREEPOST VIDEOSCENE (штамп или почтовый индекс не требуются)
Посетите трамвайный магазин Блэкпула: с 10:00 до 16:00 (один человек или одна группа людей могут войти одновременно.)

Спасибо за вашу поддержку.

Наш  Календарь на 2022 год  есть в наличии.

И снова в формате A3, по одной странице в месяц, представлены лучшие трамвайные вагоны Блэкпула из прошлого и настоящего. Это все новые изображения, а не репринты наших предыдущих календарей.

Календарь формата А3 со спиральным переплетом, показывающий каждый месяц. Отпечатанный на глянцевой бумаге в полноцветном режиме, как обычно, на высоком уровне, он доступен на этом веб-сайте и в трамвайном магазине Блэкпула. Нажмите здесь для заказа.

Теперь у нас есть 42 недорогих сборника на четырех дисках , включающих некоторые из наших предыдущих релизов.
Щелкните здесь для получения более подробной информации.

Здесь, в Videoscene, мы специализируемся на DVD и Blu-Ray, но мы также продаем ряд книг, в основном от небольших издателей, у которых всего несколько наименований, и они часто дополняют наши программы DVD. Щелкните здесь , чтобы ознакомиться с полным ассортиментом транспортных книг.

Железнодорожные видео для просмотра на компьютере или телевизоре — прямо сейчас

Отличные новости! Наши популярные загрузки видео теперь доступны для покупки непосредственно на  на этом веб-сайте

. Мы предлагаем множество замечательных фильмов в стандартном формате и  высоком разрешении . После загрузки вы можете смотреть видео на своем компьютере, мобильном устройстве или телевизоре, а загруженные файлы останутся у вас навсегда.

Мы начали производить видео о поездах на кассетах VHS еще в 1994 году. По мере развития технологий мы перешли на DVD, а совсем недавно на Blu-ray высокой четкости. Загрузка видео — еще один шаг вперед. Это не замена DVD и Blu-ray, это дополнительная услуга, которую мы предлагаем.
После совершения покупки вы получите по электронной почте ссылку, откуда вы сможете скачать свои видео. После этого они останутся у вас навсегда и будут воспроизводиться на любых устройствах, которые вам нравятся.

Если вы видите этот значок рядом с одним из наших заголовков, это означает, что это версия для загрузки видео.
Нажмите здесь , чтобы увидеть наши загрузки видео   Нажмите здесь для получения дополнительной информации о наших загрузках.

Магазин расположен на окраине Блэкпула в бизнес-парке Уайтхиллс, за огромным B&Q, в двух минутах от J4 в конце трассы M55.

Ходили шутки, что если бы в старом магазине было четыре человека, то он был бы полон, и это вполне могло быть правдой! В новом отделении все это устранено и есть много преимуществ, среди которых:

  • БЕСПЛАТНАЯ парковка для клиентов, о которой нас столько раз просили
  • Огромный выставочный зал на первом этаже, в 10 раз превышающий размер старого магазина
  • Впервые мы сможем отображать ВСЕ наши DVD-диски и ВСЕ наши книги, а также многие другие предметы, а не только подборку
  • Магазин находится в новостройке в развивающемся комплексе, и во все эти зимние дни с сильным ветром и приливами, когда мы не могли открыться на Северном пирсе, это очень глубоко внутри страны, менее ветрено и суше!
  • Теперь мы сможем расшириться, представить больше книг, новые памятные вещи о трамваях и некоторые другие очень интересные новинки, о которых еще не объявлено. Джунипер Корт
    Thompson Road
    Бизнес-парк Whitehills
    Blackpool
    FY4 5QF

    Нажмите здесь, чтобы посмотреть карту.

    Наш офис и служба доставки по почте работают в обычном режиме с 9:00 до 16:30 с понедельника по пятницу, принимая звонки и обрабатывая заказы. Пожалуйста, заказывайте как обычно.

    Трамвайная лавка Блэкпула работает в обычном режиме с 10:00 до 16:00 с понедельника по субботу. Следуя последним рекомендациям правительства, мы просим клиентов носить лицевые покрытия.

    Заказывайте в Videoscene как обычно:
    Заказ онлайн с этого сайта: www.videoscene.co.uk
    Заказ по телефону:  01253 738336 (с 9:00 до 16:30 с понедельника по пятницу)
    Заказ по почте: FREEPOST VIDEOSCENE (штамп или почтовый индекс не требуются)
    Посетите трамвайный магазин Блэкпула: с 10:00 до 16:00 (один человек или одна группа людей могут войти одновременно. )

    Спасибо за вашу поддержку.

    Тейлор Свифт вырезала «жирную» сцену из клипа «Антигерой»

    26 октября 2022 г. |
    15:40

    Она сделала что-то плохое.

    Тейлор Свифт удалила сцену из своего музыкального клипа «Антигерой» после того, как несколько медицинских работников и активистов назвали ее «жирофобной».

    Сегмент показал, как Свифт встает на весы, которые называли ее «толстой», вместо того, чтобы отображать числовой вес.

    Глядя на весы, 32-летняя девушка пропела фразу «Я смотрю прямо на солнце, но никогда не смотрю в зеркало», прежде чем камера переместилась на нее, глядя на вторую версию себя, качающую головой. Нет.

    Свифт, которая написала и срежиссировала музыкальное видео, в прошлую пятницу написала в Твиттере, что визуальный ряд для песни из ее нового альбома «Midnights» представляет ее «кошмарные сценарии и навязчивые мысли».

    Тейлор Свифт была раскритикована за сцену в ее музыкальном клипе «Антигерой», в которой она встала на весы, показывающие ее вес как «толстый». версия видео для Apple Music после того, как медицинские работники и критики назвали его наносящим ущерб.

    Многие критики раскритиковали певицу за сцену.

    «Музыкальное видео Тейлор Свифт, в котором она смотрит вниз на шкалу, где написано «толстая», — это дерьмовый способ описать ее борьбу с образом тела. Толстым людям не нужно еще раз повторять, что выглядеть как мы — худший кошмар для всех», — написала в Твиттере Шира Розенблут, социальный работник, специализирующаяся на лечении расстройств пищевого поведения.

    Свифт поделилась, что клип «Anti-Hero» отражает ее страхи.

    Розенблют добавил: «Наличие расстройства пищевого поведения не освобождает от фэтфобии. Нетрудно сказать: «Сегодня я борюсь со своим телом», вместо того, чтобы быть жирной, отвратительной свиньей».

    Другой пользователь социальной сети рассуждал: «Я видел, как кто-то сказал, что она могла бы сказать «недостаточно худая», и я думаю, что это больше соответствовало бы тому, что она пыталась донести, помимо того, что не было оскорбительным. ».

    Спорная сцена была удалена из Apple Music.Taylor Swift Productions

    «Пожалуйста, раздел комментариев не проходит проверку вибрации. Понятно, что люди страдают ЭД и считают свое тело уродливым, но жир — это не ощущение, что жир — это состояние. Когда люди, страдающие ЭД, говорят: «Какой ужас, я чувствую себя таким толстым, я уродливая», конечно, чувства к их телу реальны», — написал третий фанат.

    «но это по-прежнему поддерживает идею о том, что жир — это отвратительно/плохо. Ее чувства могут быть обоснованными, но при этом способствовать фэтфобии. Это не соревнование. ЭД и фэтфобия реальны, но тот факт, что у кого-то ЭД, не означает, что он должен продвигать идею о том, что жир — это отвратительно».

    Ее альбом «Midnights» вышел в прошлую пятницу. AP

    Хотя многие согласились с экспертом, несколько стрижей встали на ее защиту.

    «Если она чувствует себя/почувствовала себя толстой, она делится своей историей. Когда я превышаю желаемый вес (часто), я чувствую себя толстой. Когда кто-то говорит: «Ты не толстый», я не чувствую себя толстым. Я не понимаю, почему кто-то чувствует себя толстым (независимо от того, насколько нездоровой является эта мысль) — это неправильно?» написал один фанат.

    «Неуверенность больше не допускается, потому что это может расстроить толстяка», — написал другой критик.

    Реклама

    В своем документальном фильме 2020 года Свифт рассказала, что раньше у нее было расстройство пищевого поведения.
    Гетти Изображений

    В своем документальном фильме 2020 года Свифт рассказала, что раньше у нее было расстройство пищевого поведения.
    Гетти Изображений

    Певица All Too Well особенно рассказала о том, что в прошлом страдала от расстройства пищевого поведения, в своем документальном фильме 2020 года «Тейлор Свифт: Мисс Американа».

    «Это случалось всего несколько раз, и я никоим образом этим не горжусь. Моя фотография, на которой я чувствую, будто мой животик стал слишком большим, или… кто-то сказал, что я выгляжу беременной… и это просто заставит меня немного поголодать — просто перестань есть», — призналась она в то время.