Градиентные картинки: Градиентные картинки для фона — 77 фото

Format Object (Fill pane) — Служба поддержки Майкрософт

Примечание: Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы. Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке).

Заливка — это внутренняя часть фигуры.

Если вы хотите добавить эффект заливки к фигурам в графическом элементе SmartArt, ознакомьтесь с разделами изменение цвета фигуры, границы фигуры или всего графического элемента SmartArt.

Примечания: 

• При изменении параметров в этом диалоговом окне изменения немедленно применяются к фигуре, что упрощает просмотр эффектов изменений в графическом элементе SmartArt, фигуре или другом объект, не закрывая диалоговое окно.

  Однако поскольку изменения немедленно применяются, в этом диалоговом окне невозможно нажать кнопку Отмена . Для удаления изменений необходимо нажать кнопку отменить на панели быстрого доступа для каждого изменения, которое нужно удалить.

• Вы можете одновременно отменить несколько изменений, внесенных в одном диалоговом окне, если вы не изменили параметры другого диалогового окна.

• Возможно, вы захотите переместить диалоговое окно таким образом, чтобы одновременно видеть одновременно и фигуру, и диалоговое окно.

Нет заливки     Выберите этот параметр, чтобы сделать фигуру прозрачной или невидимой, или удалить заливку из фигуры.

Сплошная заливка     Чтобы добавить к фигуре цвет и прозрачность, выберите этот параметр.

Градиентная заливка     Чтобы добавить градиент заливку в фигуру, выберите этот параметр.

Рисунок или текстура     Чтобы использовать рисунок в качестве заливки фигуры или добавить к фигуре текстуру, выберите этот параметр.

Узорная заливка     Чтобы использовать в качестве заливки фигуру повторяющиеся горизонтальные или вертикальные линии, точки, тире или полосы, выберите этот параметр.

Заливка фона слайда (Только в PowerPoint)    Чтобы использовать фон презентации в качестве заливки фигуры, линии или символа, выберите этот параметр.

Сплошная заливка

Цвет заливки

Цвет     Чтобы выбрать цвет фигуры, нажмите кнопку Цвет а, а затем выберите нужный цвет. Чтобы изменить цвет, который не входит в цвета темы, выберите команду Другие цвета, а затем выберите готовый вариант на вкладке Обычные или создайте собственный на вкладке Спектр. Пользовательские цвета и цвета на вкладке

Обычные не обновляются при последующем изменении тема документа.

Прозрачность     Чтобы указать, что вы видите в фигуре, переместите ползунок прозрачность или введите число в поле рядом с ползунком. Вы можете изменить значение прозрачности от 0% (абсолютно непрозрачный, вариант по умолчанию) до 100% (полностью прозрачный).

Градиентная заливка

Градиентная заливка — это постепенное наложение двух или более цветов заливки.

ЗаГотовка цветов     Чтобы выбрать встроенную градиентную заливку для линии, нажмите кнопку заготовка цвета и выберите нужный параметр.

Тип     Чтобы задать направление, которое будет использоваться при рисовании градиентной заливки, выберите нужный вариант в списке. Выбранный тип определяет доступное направление.

Направление     Чтобы задать другое направление изменения цвета и оттенков, нажмите кнопку Направление и выберите нужный вариант. Доступные направления зависят от выбранного типа градиента.

Угол     Чтобы задать угол поворота градиентной заливки в фигуре, выберите нужную степень в списке. Этот параметр доступен только в том случае, если выбран Тип» линейный

«.

Позиции градиента

Позиции градиента представляют собой отдельные цвета, которые составляют градиент. Если вы хотите, чтобы градиенты от красного к зеленому, но и в синем, вам нужны три точки градиента: красная точка градиента, синяя единица и зеленая. Позиции градиента определяются четырьмя свойствами: положением, цветом, яркостьюи прозрачностью. Каждое из этих значений применяется к самой позиции градиента, а не к общей заливки.

Ползунок точки градиента    Градиентная заливка состоит из нескольких позиций градиента, но за один раз можно изменить только одну точку градиента. Щелкните точку градиента, которую вы хотите изменить, и параметры цвета, положения, яркости

и прозрачности будут соответствовать текущим параметрам для этой точки градиента.

Добавить точку градиента      Чтобы добавить точку градиента, щелкните , а затем задайте нужные параметры цвета, яркостии прозрачности .

Удалить точку градиента      Чтобы удалить точку градиента, щелкните точку на ползунке, которую нужно удалить, и нажмите кнопку .

Цвет     Чтобы выбрать цвет, используемый для ограничителя градиента, нажмите кнопку Цвет и выберите нужный цвет. Чтобы изменить цвет, который не входит в цвета темы, выберите команду Другие цвета, а затем выберите готовый вариант на вкладке Обычные или создайте собственный на вкладке

Спектр. Пользовательские цвета и цвета на вкладке Обычные не обновляются при последующем изменении тема документа.

Должность     Чтобы задать положение ограничителя градиента, введите число в поле или передвиньте точку градиента на шкале градиента. Положение точки останова определяет, где будет отображаться цвет в градиенте.

Ярко     Переместите ползунок яркости или введите число в поле рядом с ползунком.

Прозрачность     Чтобы указать, в какой области вы видите в указанном

месте, переместите ползунок прозрачность или введите число в поле рядом с ползунком. Вы можете изменить значение прозрачности от 0% (абсолютно непрозрачный, вариант по умолчанию) до 100% (полностью прозрачный).

Поворот вместе с фигурой     Для поворота градиентной заливки с помощью поворота фигуры установите этот флажок.

Рисунок или текстура

Текстура     Чтобы выбрать встроенную текстуру, нажмите эту кнопку, а затем выберите нужный параметр.

Вставить из

Файл     Чтобы вставить рисунок из файла, нажмите эту кнопку, а затем найдите рисунок, который вы хотите добавить. Дважды щелкните рисунок, чтобы вставить его.

Буфер обмена     Чтобы вставить изображение из буфера обмена или из другой программы, скопируйте его, а затем нажмите эту кнопку.

Картин     Чтобы вставить картинку, нажмите эту кнопку, а затем в текстовом поле поиска введите слово, описывающее нужный картинка, или введите полное или частичное имя файла картинки. Чтобы включить в поиск картинку, которая доступна в Office.com, установите флажок включить содержимое из Office.com , нажмите кнопку Перейти, а затем щелкните картинку, чтобы вставить ее.

Изображение плитки в виде текстуры     Заливка рисунков может быть либо растянута в соответствии с выделенными фигурами или мозаикой (повторяться по горизонтали и вертикали), чтобы заполнить фигуру. Чтобы использовать несколько копий одного и того же рисунка в качестве текстуры для фигуры, установите этот флажок.

Параметры разбиения

Параметры, приведенные ниже, определяют коэффициент масштабирования для текстурной заливки.

Смещение по X     Чтобы полностью сдвинуть мозаичную заливку влево (отрицательные числа) или вправо (положительные числа), введите нужное значение в поле.

Смещение Y     Чтобы сместить всю заполненную мозаикой картинку (отрицательные числа) или вниз (положительные числа), введите в поле нужное число.

Масштаб X     Чтобы задать процентное значение для горизонтального масштабирования исходного изображения, введите в поле нужное значение.

Масштаб по Y     Чтобы задать процентное значение для вертикального масштабирования исходного изображения, введите нужное значение в поле.

Выравнивание     Выравнивание описывает положение точки привязки, в котором начинается мозаичное заполнение рисунка. Чтобы задать расположение мозаичного изображения или текстуры, выберите нужный вариант в списке.

Тип зеркала     Чтобы указать, должны ли чередующиеся плитки по горизонтали или по вертикали отображать зеркало или отразить изображение для каждой второй плитки, выберите нужный вариант в списке.

Прозрачность     Чтобы указать, насколько видны рисунки или текстура, переместите ползунок прозрачность или введите число в поле рядом с ползунком. Вы можете изменить значение прозрачности от 0% (абсолютно непрозрачный, вариант по умолчанию) до 100% (полностью прозрачный).

Поворот вместе с фигурой     Установите этот флажок, чтобы повернуть приложение на рисунке или текстуре с помощью поворота фигуры.

Узорная заливка

Чтобы использовать в качестве заливки фигуру повторяющиеся горизонтальные или вертикальные линии, точки, тире или полосы, выберите нужный узор.

Цвет переднего плана     Чтобы выбрать цвет переднего плана для узорной заливки, нажмите кнопку Цвет и выберите нужный цвет. Чтобы изменить цвет, который не входит в цвета темы, выберите команду Другие цвета, а затем выберите готовый вариант на вкладке Обычные или создайте собственный на вкладке Спектр. Пользовательские цвета и цвета на вкладке Обычные не обновляются при последующем изменении тема документа.

Цвет фона     Чтобы выбрать цвет фона узорной заливки, нажмите кнопку Цвет а, а затем выберите нужный цвет. Чтобы изменить цвет, который не входит в цвета темы, выберите команду Другие цвета, а затем выберите готовый вариант на вкладке Обычные или создайте собственный на вкладке Спектр. Пользовательские цвета и цвета на вкладке Обычные не обновляются при последующем изменении тема документа.

Заливка фона слайда

Только PowerPoint

Чтобы использовать фон презентации в качестве заливки фигуры, линии или символа, выберите этот параметр.

Разбираем нейросети по частям: как работает градиентный спуск

Нейросети сейчас везде, и даже цифровому гуманитарию от них не скрыться. Word2vec при помощи нейросети кодирует смысл слов (вот тут мы объясняли, как), а новые модели ELMO и BERT даже научились учитывать, что слова появляются в разных контекстах и от этого из смысл тоже может меняться. Этот текст — про то, что значит «обучить» нейросеть и кто «подбирает веса» отдельных нейронов.

А что вообще творится в нейросетях? Напомните!

Ранее мы рассказывали, как «сырые» данные (картинка, видео или текст) разбиваются на мелкие кусочки и подаются на каждый входной нейрон. Дальше входные нейроны анализируют что-то очень простое — есть ли в их кусочке картинки 10 белых пикселей, есть ли буква «Т» в слове — и если да, нейрон «активируется», то есть передает свой сигнал в следующий слой с определенной силой. Сигналы комбинируются, потом собираются в абстрактные комбинации десятков комбинаций сигналов, и в конце концов активируют один из нейронов, который классифицирует картинку как котика или хлеб.

А как активируется нейрон?

Нейрон — это функция, которая получает на вход числа (обычно много), что-то с ними делает и возвращает одно число (обычно от 0 до 1). Функция, из которой нейрон состоит, называется функцией активации, или передаточной функцией. Именно она отвечает за то, будет ли передан сигнал нейрона дальше (1 на выходе функции — если будет, 0 — если нет). В самом простом виде функция активации может быть пороговой:

В данном случае, если какие-то значения на входе нейрона дали положительную сумму — нейрон активировался. Порог активации здесь выглядит как вертикальная палочка, простой переключатель вкл/выкл, а значит, нейрон может быть либо активен, либо нет — как лампочка. Есть и более сложные функции, которые могут изменять силу выходного сигнала, могут «чуть-чуть активировать» нейрон, или «активировать его посильнее»:

Выбор функции активации нейронов влияет на то, какие задачи они могут решать, и их подбор — задача создателя нейросети. Если создатель понимает, какие функции для чего подходят, у него больше шансов сделать крутую нейросеть, которая решит его проблему.

Вот главное: нейрон — это функция. Чем больше ее значение, тем важнее сигнал нейрона для всей сети.

Почему это важно в контексте обучения нейросети?

Коротко: нейроны постоянно дают слишком сильный или слабый сигнал и сбивают предсказание, их нужно настраивать.

Нейроны глупые! Без ручной настройки силы их выходных сигналов нейросеть даёт случайные предсказания. К выходному значению нейрона можно (и нужно) прибавлять некоторый вес. Вес прибавляется или отнимается в зависимости от того, насколько сильно в прошлый раз нейросеть ошиблась с предсказанием. Этот этап работы, когда нейроны штрафуются за все прошлые «косяки», называется обратным распространением ошибки. Какие-то нейроны активируются слишком сильно, какие-то — слабо, но все равно они уводят предсказание нейросети в сторону от правильного. Поскольку нейронов слишком много, и за какие конкретно признаки каждый из них отвечает — неясно, настроить каждый вес вручную невозможно. Люди придумали способ настраивать веса автоматически.

Для этого существует функция потерь. Что она делает?

Коротко: ее значение возрастает, если нейросеть сильно ошибается. Значит, надо найти такое решение, где функция возрастать не будет.

Есть функция, возрастающая при сильной ошибке предсказания. Чем больше ошибка, тем сильнее уменьшаются (штрафуются) веса активированных нейронов. Человеку нужно свести меру ошибки к минимуму, научить нейросеть делать верные предсказания о том, котик на картинке или булочка. Если функция потерь дает высокие значения при большой ошибке, мы просто ищем такие веса, при которых она дает минимальные значения.

Кстати, функций потерь тоже существует много, они по-разному подходят для разных задач, и крутые программисты за 300к/сек знают, как в них сориентироваться. Функции потерь объединяет то, что они возрастают вместе с мерой ошибки предсказания. Она вычисляется просто: из числа X (предсказанного) вычитаем число Y (то, что должно было предсказаться) — получаем число Err. Оно становится одним из аргументов функции потерь.

Здесь надо вспомнить производные

Задача подбора весов нейронной сети также называется тренировкой или задачей оптимизации. (Ведь optimus — наилучший, а значит, мы и ищем лучшие веса?) Веса нам нужны те, при которых функция потерь принимает минимальное значение. Когда мы знаем это значение, рассчитать нужные веса становится легко — все равно, что решить уравнение.

А значит, желаемая схема обучения нейросети выглядит примерно так:
Функция потерь принимает минимальное значение → находим соответствующие этому значению веса → ошибка минимальна → предсказание нейросети точно → вы великолепны.

Только сначала нужно найти минимальное значение функции.

Как это делали в школе?

Когда на уроке алгебры учительница давала какой-нибудь многочлен и просила найти его минимум, мы поступали следующим образом:

• Находили производную функции и приравнивали ее к нулю;
• Решали получившееся уравнение, то есть находили, при каких значениях переменной производная равна нулю;
• Подставляли эти значения в функцию и проверяли, где получится минимальное значение.

Напомним, что производная функции выражает скорость ее возрастания или убывания. Её геометрический смысл — показать угол, под которым в данной точке проходит касательная к функции. Если производную (а значит, угол касательной) приравнять к нулю, то мы найдем точки, в которых касательная параллельна оси абсцисс.

Вот что это будут за точки: в них функция меняет направление. Такие точки обязательно становятся (хотя бы локальными) минимумами или максимумами функции. А вот как будут выглядеть касательные к этим точкам:

После этого (страшного или приятного?) математического флешбэка пора признаваться, что как раз вот так в нейронных сетях найти минимум функции потерь невозможно. У нее слишком много входных аргументов, и аналитические подходы (как показанный выше) не работают. Приходится применять специальный поисковой, пошаговый метод градиентного спуска (умное слово для него — «эвристический», то есть все тот же «поисковой», но еще умнее — по-гречески).

Вот главное: нам до сих пор нужно найти минимальное значение функции потерь, это минимизирует ошибку в предсказании нейросети. Но мы сейчас выяснили, что по-школьному это сделать не получится.

We need to go deeper

Если есть функция, зависящая от нескольких переменных, можно говорить о частной производной, то есть о такой производной, когда все остальные переменные, кроме той, которая нам интересна, становятся константами (то есть постоянными).

Поэтому вот вам таблица, попробуйте сказать, чему равна частная производная от переменной x функции

Помните, что если рассчитывать производную от x, то z становится константой и с ней ничего делать не нужно.

(Ответ будет чуть ниже, не подглядывайте!)

Математически фразу «производная функции y от переменной x» можно записать так:

Ответ к задаче: частная производная равна

Чему же равна частная производная в точке (x=3, z=4)? Теперь мы можем просто подставить значения 3 и 4 в полученное уравнение частной производной

Мы получим, что производная равна 23 + 44 = 22.

Пора рассказать, что такое градиент

Если для функции многих переменных по очереди рассчитать частные производные для каждой из переменных (и записать эти производные в ряд, и взять в скобочки), получится вектор, называемый градиентом. Так как одна переменная соответствует одной координатной оси, каждый элемент вектора показывает скорость изменения функции вдоль своей оси, а все вместе они показывают направление, в котором быстрее всего возрастает функция в целом.

Вот главное: градиент — это вектор, показывающий направление, в котором функция многих переменных быстрее всего возрастает или падает. «Градиент функции f» записывается так: ∇f (можно читать как «набла f»).

Вот небольшое упражнение. Попробуйте найти градиент функции

для переменных x, y, z?
Подсказка: должен получиться вектор с тремя элементами.

Ответ:

Сложность в том, чтобы уследить, какие из «констант» — множители переменной, что рассматриваются в данный момент, а какие — отбрасываются как слагаемые.

Объясните наконец, что такое градиентный спуск!

Градиентный спуск — это эвристический алгоритм, который выбирает случайную точку, рассчитывает направление скорейшего убывания функции (пользуясь градиентом функции в данной точке), а затем пошагово рассчитывает новые значения функции, двигаясь в выбранную сторону. Если убывание значения функции становится слишком медленным, алгоритм останавливается и говорит, что нашел минимум.

Стоит помнить, что говорим не о двумерных функциях. Представить, что происходит, можно по этой картинке:

Градиентный спуск выбирает случайную точку, находит направление самого быстрого убывания функции и двигается до ближайшего минимума вдоль этого направления. Кстати, размер одного шага можно настроить, это бывает очень важно. Если на каком-то этапе разность между старой точкой (до шага) и новой снижается ниже предела, считается, что минимум найден, алгоритм завершен. Можно вообразить работу градиентного спуска как игру в «холодно-горячо» до тех пор, пока степень «потепления» не станет пренебрежительно малой.

Вот главное:

1. Градиентный спуск выбирает случайную точку старая_точка, принадлежащую функции
2. Новая_точка рассчитывается как старая_точка минус (размер_шага * градиент_в_старой_точке)
3. ЕСЛИ модуль (новая_точка минус старая_точка) < порогового_предела
   ТО старая_точка = минимум функции
   ИНАЧЕ — повторить алгоритм для новая_точка

А зачем настраивать размер шага?

Коротко: чтобы не пропустить минимум.

Размер шага алгоритма определяет, насколько мы собираемся двигать точку на функции потерь, и этот параметр называется «скоростью обучения». Слегка запутывающее название, поскольку не всегда высокая скорость обучения гарантирует хороший результат. Скорее скорость обучения стоит воспринимать как ширину шагов, с которыми человек с завязанными глазами ищет, где «горячо» или «холодно». В некоторых случаях бывает так, что слишком широкие шаги вообще не позволяют достичь минимума, и машина бесконечно перешагивает через него, затем градиент «разворачивает» ее обратно, и алгоритм снова перескакивает через минимум. Маленькая скорость обучения хоть и придает точности, зато, конечно, увеличивает время на обучение нейросети.

А почему это вообще должно работать?

Градиентный спуск ищет ближайшую к случайно выбранной точке впадину на графике функции. А поскольку в нейросетях функции очень сложные и локальных впадин-минимумов на них много, такой подход должен быть неэффективен в вопросах обучения нейросети и всегда натыкаться на локальные минимумы.

Тем не менее градиентный спуск как метод обучения почему-то работает хорошо. В 2015 группа ученых из Курантовского института математических наук в Нью-Йорке нашла этому объяснение, показав, что большая часть локальных минимумов функций потерь, используемых в нейросетях, располагается близко к глобальному минимуму. Эта близость и позволяет натренированным при помощи градиентного спуска нейросетям справляться с задачами достаточно эффективно.

Надеемся, что теперь вы разобрались с тем, что значит «подобрать веса» или «обучить нейросеть», а также с тем, на что уходит такое большое количество времени и ресурсов при тренировке (спойлер: на повторяющуюся монотонную подстановку переменных в градиент функции и на пошаговую коррекцию весов нейросети после предсказания).

Источники

• Градиентный спуск: всё, что нужно знать
• Математика для искусственных нейронных сетей для новичков, часть 2 — градиентный спуск

Автор: Владимир Селеверстов

100+ изображений с градиентом [HQ] | Скачать бесплатные изображения и стоковые фото на Unsplash

100+ изображений с градиентом [HQ] | Скачать бесплатные изображения и стоковые фотографии на Unsplash

• A Photophotos 5.6k
• Степка фотосколков 10K
• Группа людей 8

Градиент Фон

Текстура

Blue Gradient

Фон

Abstract

Gradient Gradient

Фон

Abstract

Gradient Gradient Gradient

.

зеленый градиент

градиент синий

dark gradient

gradient black

pattern

Unsplash logo

Unsplash+

In collaboration with Allison Saeng

Unsplash+

Unlock

Hq background imagesHd geometric wallpapersmesh

mymind

Hd abstract wallpapersflareball

–––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – – –– ––– –– –––– – –.

Gradienta

Градиентные фоныГрадиентные фоныЦветные обои высокого разрешения

mymind

Hd wallpapersHd red wallpaperspetal

mymind

Texture backgroundsHd purple wallpapersornament

Milad Fakurian

Hd 3d wallpaperslondonuk

Unsplash logo

Unsplash+

In collaboration with Planet Volumes

Unsplash+

Unlock

Hd pattern wallpaperscolorfulgraphics

mymind

Градиентные фоныHd цветные обоисфера

Ashley Whitlatch

Hq background imagescolor gradientHd color wallpapers

Luke Chesser

Hd blue wallpapersColor backgroundsDesktop backgrounds

Gradienta

Hd green wallpapersHd art wallpapersadaptive

Gradienta

fantasyHd wallpaperscolorful wallpaper

Unsplash logo

Unsplash+

In collaboration with Planet Volumes

Unsplash+

Разблокировка

цифровое изображениеобоианод

и машины

renderglasssimplicity

Sean Sinclair

Light backgroundsRainbow images & pictureshealing

Luke Chesser

Gradient backgroundsHd phone wallpapersPhone backgrounds

Adrian Infernus

Nature imagestoneminimal

César Couto

Hd sky wallpapersoutdoorssunrise

Unsplash logo

Unsplash+

In сотрудничество с Джорджем C

Unsplash+

Разблокировать

3d рендерHd желтые обоиHd розовые обои

mymind

Hd grey wallpaperswaspinvertebrate

Hq background imagesHd geometric wallpapersmesh

Gradient backgroundsGradient backgroundsHd color wallpapers

Hd wallpapersHd red wallpaperspetal

Hd 3d wallpaperslondonuk

Gradient backgroundsHd color wallpaperssphere

Hd blue wallpapersColor backgroundsDesktop backgrounds

Hd green картинкиHd арт обоиадаптивный

Светлые фоныРадуга фотоИсцеление

Градиентные фоныHd обои для телефонаФоны телефона

Hd серые обоиwaspinvertebrate

–––– –––– –––– – –––– –––– –– – –– –––– – – –– – –– –– –––– – –.

Hd абстрактные обоиflareball

Текстуры фоныHd фиолетовые обоиорнамент

Hd узор обоикрасочныеграфика

Hq фоновые изображенияцветовой градиентHd цветные обои

фэнтезиHd обоикрасочные обои

цифровое изображениеобоиaanode

renderglasssimplicity

Nature imagestoneminimal

Hd sky wallpapersoutdoorssunrise

Related collections

Gradient Nation

1.8k photos · Curated by Rowan Heuvel

Gradient

153 photos · Curated by Noha Hoai Thu

Gradient Grandeur

349 фото · Куратор Джеки Рамирес0011

Texture backgroundsHd purple wallpapersornament

Gradient backgroundsHd color wallpaperssphere

Hd green wallpapersHd art wallpapersadaptive

Gradient backgroundsHd phone wallpapersPhone backgrounds

Hd abstract wallpapersflareball

Hd 3d wallpaperslondonuk

Hq background imagescolor gradientHd color wallpapers

Hd blue wallpapersColor backgroundsDesktop фоны

digital imagewallpaperaanode

Светлые фоныРадуга изображения и картинкиисцеление

Природа изображениякаменьминимальный

3d визуализацияHd желтые обоиHd розовые обои

–––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –– –– – – –– ––– –– –––– – –.

Градиентные фоныГрадиентные фоныHd цветные обои

HD обоиHd красные обоилепесток

HD обои узоркрасочныеграфика

фэнтезиHd обоикрасочные обои

Похожие коллекции

Gradient Nation

1.8k photos · Curated by Rowan Heuvel

Gradient

153 photos · Curated by Noha Hoai Thu

Gradient Grandeur

349 photos · Curated by Jackie Ramirez

renderglasssimplicity

Hd sky wallpapersoutdoorssunrise

Hd grey wallpaperswaspinvertebrate

Просмотр премиальных изображений на iStock | Скидка 20% на iStock

Логотип Unsplash

Сделайте что-нибудь потрясающее

750+ изображений с градиентом цвета | Скачать бесплатные изображения на Unsplash

750+ изображений с градиентом цвета | Скачать бесплатные изображения на Unsplash

• A Photophotos 10k
• А.

  природа

  Логотип Unsplash

  Unsplash+

  В сотрудничестве с Planet Volumes

  Unsplash+

  Разблокировка

  Hd 3d обои3d renderHd обои

  Luke Chesser

  Градиентные фоныHd красные обоиГрадиентные фоны

  –––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– – ––– – – –– ––– –– –––– – –.

  Julian Hochgesang

  Текстуры фоныHd узоры фоткиHd вода обои

  mymind

  Hd абстрактные картинкиСветлые фоныблики

  Gradienta

  Hq фон фотоУвеличить фоныЦветные обои высокого разрешения

  Luke Chesser

  HD Blue WallpaperShd Purple Walpapers

  Unsplash Logo

  Unsplash+

  в сотрудничестве с Getty Images

  Unsplash+

  Deer Images и PicturesAnimal Images и PiceReresseseess

  1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111110 гг. César Couto

  Hd обои небоHd серые обоивосход солнца

  Павел Червински

  экспериментальныйтечеткрасочный

  Эшли Whitlatch

  HD цветовые обои для обоев. обоицветадуса

  Милад Факуриан

  лондонцифровой imagerender

  Люк Чессер

  Hd pink wallpapersDesktop backgroundsmesh gradient

  Luke Chesser

  Phone backgroundsdark blueoutdoors

  Luke Chesser

  Hq background imagesHd phone wallpapersflying

  Unsplash logo

  Unsplash+

  In collaboration with Getty Images

  Unsplash+

  Unlock

  Fruits images & обоиЕда фотоАнанасы фоны

  Цветной hd фоткиЦветной фонЦвета неба

  Hd 3d wallpapers3d renderHd wallpapers

  Texture backgroundsHd pattern wallpapersHd water wallpapers

  Hq background imagesZoom backgroundsHd color wallpapers

  Hd blue wallpapersHd purple wallpapers

  Deer images & picturesAnimals images & picturesseason

  experimentalflowingcolourful

  curiositysurrealismBlur backgrounds

  giftcolor imageribbon — швейная деталь

  Hd розовые обои для рабочего столасетка градиент

  Hq фоновые изображенияHd обои на телефонполет

  Hd цветные обоиЦвет фонацвета в небе

  –––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – – –– ––– –– –––– – –.

  Градиентные фоныКрасные hd картинкиГрадиентные фоны

  Hd абстрактные картинкиСветлые фоныВспышка

  Hd художественные обоиHd зеленые обоисмешение

  Hd небо картинкиHd серые обоивосход солнца

  Hd цветные картинкиГрадиентные фоныПрирода фото

  HD Wallpaperscoloradousa

  Londondigital Imagerender

  Phone Packsdark Blueoutdoors

  Fruits Images & PicturesFood Images и Picturespinepple Founds

  . by Janna Wilson

  Градиент цвета

  8 фото · Куратор Ванесса Санчес

  Hd 3d wallpapers3d renderHd обои

  HD Abstract Walpaperslight Founksflare

  Оленные изображения и картинки изображения и картины. небо фоткиСерые hd картинкивосход солнца

  любопытствосюрреализмРазмытые фоны

  Hd обоиcoloradousa

  Hd розовые обоиФоны рабочего столасетка градиент

  Фрукты изображения и картинкиЕда изображения и картинкиАнанасовые фоны

  Hd цветные обоиЦвет фонацвета неба

  –––– –– – –– –––– – – –– ––– –– –––– – –.