Die Super-Angulon MC Serie ist nicht nur eine vergütete Version der alten SA-Serie (120MC versus SA121), sondern eine Neuberechnung der Optik mit deutlichen Leistungssteigerung, wie man am Vergleich der MFT-Werte klar sehen kann.
Hast Du da einen Link zu den MTF-Tabellen?
Das 121er Super-Angulon gab es noch in verschiedenen Verschlüssen. Nativ hat es wohl einen 0er Verschluss wie das spätere (angeblich baugleiche) 120er MC.
Anbei Fotos der Version mit umbauten Verschluss, so passt es in eine Compur-2 Platine.
So richtig kompakt ist das aber nicht. Da würd ich eher das gute alte 120er Angulon nehmen. In der Vorkriegsversion spart man da auch noch das Gewicht der Vergütung.
Ich habe Dir eine PN geschickt!
Das neuere Kompendium Nr. 1 ist noch vorhanden, ebenso das ältere Kompendium mit dem seitlichen Halter (5mm Löcher) und die Kompendiumsstange (4mm).
Kindergärten, Hochzeiten und Bewerbungs Fotos usw sind durch KI nicht zu machen.
Keine Sorge, wird alles kommen. Der Ikea Katalog ist seit über 10 Jahren zu mehr als 50% gerendert. Ist da aktuell überhaupt noch ein Foto drin?
Bewerbungsfoto macht man per Handy, Bildretusche kommt dann von der KI.
Hochzeitsfotos machen nur noch diejenigen die es sich leisten wollen um zu zeigen, dass sie es können. Wegen echter Emotionen und Authentizität und so.
Ich bin etwas enttäuscht, dass nicht auf den Propeller-Effekt eingegangen wurde. Durch die Schiffahrt findet ja eine nicht unerhebliche Verwirbelung des Entwicklers statt. Besonders Rodinal dürfte da durchaus empfindlich reagieren.
Vielleicht schafft Ihr ja noch einen Vergleich zur hochkonzentrierten Entwicklung im Silbersee: https://de.wikipedia.org/wiki/Silbersee_(Bitterfeld)
Fragen wir dochmal Chat GPT: Ist überall da, wo KI draufsteht auch wirklich KI drin?
Chat-GPT: Nein, nicht unbedingt. Der Begriff "KI" (Künstliche Intelligenz) wird oft sehr breit und unterschiedlich verwendet, und nicht alle Anwendungen, die als "KI" bezeichnet werden, sind tatsächlich vollständig automatisiert und intelligent.
Einige Anwendungen, die als "KI" bezeichnet werden, können einfachere Formen der Automatisierung oder des maschinellen Lernens verwenden, wie zum Beispiel regelbasierte Systeme oder einfache Entscheidungsbäume. Diese Technologien können zwar nützlich sein, aber sie sind nicht unbedingt das, was man sich unter "KI" im engeren Sinne vorstellt.
Auf der anderen Seite gibt es auch fortgeschrittenere Formen der KI, wie zum Beispiel Deep Learning oder neuronale Netze, die tatsächlich eine Form der intelligenten Verarbeitung aufweisen und in der Lage sind, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Diese Technologien sind jedoch oft komplexer und erfordern in der Regel eine entsprechende Infrastruktur und Ressourcen, um richtig implementiert und genutzt werden zu können.
Insgesamt ist es wichtig, bei der Verwendung des Begriffs "KI" vorsichtig zu sein und genau zu prüfen, welche Art von Technologie tatsächlich verwendet wird und inwieweit sie wirklich intelligent ist.
Mensch: Aha, was bedeutet denn "intelligente Verarbeitung"?
Chat-GPT: Intelligente Verarbeitung bezieht sich auf die Fähigkeit von Computersystemen, Daten auf eine ähnliche Weise wie Menschen zu verarbeiten. Im Gegensatz zur einfachen Automatisierung, die auf vordefinierten Regeln und Anweisungen basiert, nutzt die intelligente Verarbeitung komplexe Algorithmen und maschinelles Lernen, um aus Daten zu lernen und neue Erkenntnisse und Handlungen zu generieren.
Ein Beispiel für intelligente Verarbeitung ist die Bilderkennung. Ein Computer, der mit intelligenten Algorithmen trainiert wurde, kann eine Vielzahl von Bildern analysieren und erkennen, was auf jedem Bild zu sehen ist. Hierbei werden Muster in den Bildern erkannt und verwendet, um Entscheidungen darüber zu treffen, was auf dem Bild gezeigt wird.
Andere Beispiele für intelligente Verarbeitung sind Spracherkennung, Textanalyse und automatisierte Entscheidungsfindung. In all diesen Anwendungsbereichen kann ein Computer auf intelligente Weise arbeiten, indem er Daten analysiert, Muster erkennt und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Muster trifft.
Intelligente Verarbeitung erfordert oft einen hohen Grad an Datenqualität und -quantität sowie fortschrittliche Technologien wie neuronale Netze oder Deep Learning-Algorithmen. Die Ergebnisse können jedoch eine höhere Genauigkeit und Effizienz bei der Verarbeitung von Daten liefern als traditionelle Methoden der Datenverarbeitung.
Mensch: Was bedeutet in diesem Zusammenhang "trainieren"?
Chat-GPT: Im Kontext von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz bezieht sich "trainieren" auf den Prozess des Lernens von Algorithmen durch die Eingabe von Daten und Feedback. Während des Trainingsprozesses lernt der Algorithmus, Muster in den Eingangsdaten zu erkennen und diese Muster in einer Weise zu verwenden, die auf zukünftige Daten angewendet werden kann, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Beim Training von Algorithmen wird normalerweise eine große Menge von Trainingsdaten verwendet, um den Algorithmus zu "trainieren". Diese Daten werden normalerweise von Menschen oder von anderen Maschinen bereitgestellt und können beispielsweise Bilder, Texte, Audioaufnahmen oder andere Arten von Daten sein.
Während des Trainingsprozesses werden die Trainingsdaten in den Algorithmus eingegeben, und der Algorithmus passt seine internen Parameter so an, dass er die Muster in den Daten besser erkennt. Der Algorithmus wird dann auf Testdaten angewendet, die er noch nicht gesehen hat, um zu überprüfen, ob er in der Lage ist, Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Je nach Art des Algorithmus und der Art der Daten können unterschiedliche Arten des Trainingsprozesses verwendet werden. Einige Algorithmen erfordern beispielsweise menschliche Experten, die die Daten markieren oder klassifizieren, während andere Algorithmen in der Lage sind, selbstständig Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen.
Mensch: Wird der Mensch irgendwann komplett ersetzbar in diesem Prozess? Ist es also denkbar, dass sich Maschinen selbst trainieren und auf neue Phänomene reagieren?
Chat-GPT: Es ist unwahrscheinlich, dass der Mensch komplett durch Maschinen ersetzt wird, insbesondere wenn es um die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz geht. Der Mensch bleibt auch in Zukunft eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von KI spielen, insbesondere bei der Definition von Zielen und Prioritäten, der Festlegung von ethischen Standards und der Überwachung von KI-Systemen.
Allerdings ist es durchaus möglich, dass sich Maschinen selbst trainieren und auf neue Phänomene reagieren können. Dies wird als "selbstlernende KI" bezeichnet, bei der Algorithmen in der Lage sind, aus Erfahrung zu lernen und sich selbst zu verbessern, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Dieser Prozess wird durch den Einsatz von Algorithmen wie Deep Learning und Reinforcement Learning ermöglicht, die auf der Grundlage von Feedback und Belohnungen lernen können, wie sie ihre Ergebnisse verbessern können. Selbstlernende Algorithmen können auf diese Weise neue Muster und Zusammenhänge erkennen, die von Menschen möglicherweise übersehen werden, und somit zu innovativen und effektiven Lösungen beitragen.
Allerdings sind auch bei selbstlernenden Algorithmen die Grenzen der KI-Systeme zu berücksichtigen. Sie können nur auf Basis von Daten lernen, die ihnen zur Verfügung gestellt werden, und ihre Fähigkeit, auf unbekannte Situationen zu reagieren, kann begrenzt sein. Auch wenn KI-Systeme in der Lage sind, selbstständig zu lernen, bleibt menschliches Eingreifen und Überwachung notwendig, um sicherzustellen, dass sie ethische und gesetzliche Standards einhalten und keine unerwünschten Auswirkungen haben.
Mensch: Du bist ja auch eine KI. Wer hat Dich trainiert?
ChatGPT: Ich wurde von OpenAI trainiert, einem Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz spezialisiert hat. OpenAI verwendet einen großen Datensatz mit Texten und anderen Informationen, um Modelle zu trainieren, die dann in der Lage sind, Fragen zu beantworten, Texte zu generieren und andere Aufgaben auszuführen, für die KI eingesetzt werden kann.
Das Training erfolgt durch ein Verfahren namens "supervised learning", bei dem dem Modell eine große Menge an Daten in Form von Texten, Bildern oder anderen Informationen gezeigt wird und das Modell lernt, Muster in diesen Daten zu erkennen. Während des Trainings wird das Modell ständig angepasst und verbessert, bis es eine hohe Genauigkeit in der Beantwortung von Fragen und in der Ausführung von anderen Aufgaben erreicht.
Es ist wichtig zu beachten, dass OpenAI auch eine Menge an ethischen und rechtlichen Überlegungen in den Trainingsprozess integriert hat, um sicherzustellen, dass das Modell nicht diskriminiert oder unethische Entscheidungen trifft.
Fotografie lebt vom Diskurs. Diskurs muss kritisch sein. Alles andere ist öde.
Die Errungenschaft des kritischen Diskurses ist übrigens einer der (wenn nicht gar die) Grundfeste unserer modernen Demokratie.
Meine Meinung. Darf gerne kritisiert werden.
…dazu braucht man keine KI. Und es gibt schon Agenturen, die mit simplen Suchmaschinen nach Bildern im Netz suchen.
Und klagen macht man dann auch nicht selbst. Das Risiko kann man gegen einen Teil der Ansprüche abwälzen.
Nur als Beispiel: https://lapixa.com/de
Optik-Labor in Görlitz wäre eine Anlaufstelle. Ich bin mir nicht sicher, ob die Teile einfach so austauschbar sind.
Ist das ein Scan vom Negativ? Hast Du noch die Kontraste bzw. Tonwertkurve angepasst?
Es gibt bei fast allen gängigen Onlineshops/Marktplätzen Fresnel-Leselupen. Ist immer ein wenig Glückssache was man da ergattert, aber die Preise sind im einstelligen Bereich.
...liegen immer noch hier. Ein 545i ist auch noch hinzugekommen, soll 20 Euro kosten, wie auch die 545 ohne "i"
Vorweg ein Warnhinweis: Kauft mir das Teil besser nicht ab. Es wird in irgendeiner Kiste landen, "weil man das ja mal brauchen könnte". Braucht man dann natürlch doch nicht. Und in 10 Jahen bekommt Ihr dann den Rappel, weil die ganze Bude voller Kisten steht. So gehts mir grade. Deshalb der einzig vernünftiger Kaufgrund: Mich von den unnützen Teilen erlösen, damit ich den Fokus auf die wichtigen Dinge richten kann.
Falls doch jamend was sinnvolles damit machen möchte:
Mit diesem Rückteil kann man Negative in 6x7 auf 120er Rollfilm an Großformatkameras anfertigen. Die Besonderheit ist, dass es unter die Mattscheibe geschoben werden kann - ähnlich wie eine Filmkassette. Der Arbeitsablauf ist damit deutlich schneller, als wenn man die Mattscheibe für jedes Foto entfernen muss, um ein Rückteil in die Graflock-Aufnahme einzuklemmen. Bitte beachten: Das Rückteil funktioniert nicht mit allen Rückteilen, weil es etwas dicker ist als eine Filmkassette.
Preis: 90 Euro incl. Versand
[...] die Fujinone mit der Bezeichnung N außen auf der Linsenfassung sehr brilliant. Das Fujinon N 5,6/105 und das Fujinon N 5,6/125 [...]
Fujinon-N? Habe ich noch nie von gehört - ich kenne aber auch nur diese Liste: http://www.subclub.org/fujinon/byfl.htm und diese Seite: http://www.thalmann.com/largeformat/fujinon.htm
und recht preiswert zu bekommen.
...das ist jetzt vorbei.
Ich hätte auch spontan an ein älteres 6.8/120 Angulon gedacht, das hat mehr Verstellreserven als ein Symmar. Gibt es auch vergütet.
Ganz interessant, falls doch der Wunsch nach einem moderneren Super-Symmar XL aufkommt: https://web.hevanet.com/cperez/test/AngSSXL.html
Wie (und ob) an der Technika III ein Kompendium montiert wurde weiß ich nicht, wenn dann evtl. über den Zubehörschuh? Anfangs gabs wohl nur die "Compendiumblenden" zum aufstecken auf das Objektiv.
Also, die Kompendiuen sind noch erhältlich, der Halter leider nicht mehr. Was mir gar nicht bewußt war ist die Tatsache, dass es bei den Kompendien drei verschieden Haltestangen gab. Einmal den eckigen Stab vom späteren Kompendium und dann den Rundstab einmal mit 5mm und dann mit 4mm Durchmesser. Mein Halter war/ist für 5mm dicke Stangen. Alles leider sehr verwirrend.
Das komplette ältere Kompendium mit objektivseitig seitlich ausgelegtem Halter für die Stange wurde z.B. für die Kardan Bi so angeboten. Ich habe es im Katalog von 1969 gefunden, Artikelnummer ist 001919. Hier ein Link mit einem Foto: https://www.keh.com/shop/large…chnika-kardan-709864.html
Bei diesem Teil fehlen die Stange und der Halter, der in den Zubehörschuh der Kamera angebracht werden. Die Aufnahmen für die Stange haben einen Durchmesser von 5mm, ich vermute die Stange muss auch 5mm haben.
Das halbe ältere Kompendium (ohne vorderen Rahmen) hat eine zentrale Aufnahme für die Stange mit einem Durchmesser von 4mm. Das sollte das Linhof Modell 001910 für die Technika IV und V im Format 9x12 sein.
Die Stange aus meinem Angebot ist 4mm dick.
Nein, deshalb steht's ja auch im "off-topic".
War nur Interessehalber.
Ansonsten alles so wie man es von einem guten Fotografen erwartet. Einzig die Serie vom Berufskolleg Dortmund würde ich rausnahmen, da gefallen mir das Licht und die Ausarbeitung nicht. Bei den Architektursachen sind manchmal noch ein paar krumme Linien drin (z.B. die Neue Nationalgalerie hat eine leichte Flucht, oder)? Da finde ich die (Unternehmens)portraits etwas präziser und besser.
Dein Layout mag ich nicht ganz so. Der ganze Bildschirm ist sehr voll, mir fehlt da Weißraum. Text teilweise sehr groß, dann plötzlich die sehr kleinen Hashtags. Es entsteht relativ viel Unruhe und keine Klarheit, auch die Oriantierung geht flöten. Die ganz großen Bilder sind nicht immer voll sichtbar und vor allem von der Auflösung nicht optimal, oder die werden nicht so gut skaliert. Zumindest fehlt mir da teilweise die Brillianz und Schärfe. Achso, ich habs (v.a.) am Monitar betrachtet.
Gruß
Andreas
Hat das einen Bezug zum Thema "Großformat"?
