Ghép ảnh, chỉnh màu như thật với Photoshop

Ghép ảnh, chỉnh màu như thật với Photoshop

Vinh Đặng  | 24/06/2011 0:00 AM

thích

Một ví dụ đơn giản cho việc sử dụng adjustment layer nhằm tăng độ chân thật cho những bức ảnh ghép.

Adjustment layer, một công cụ được dùng nhiều nhất và cũng có nhiều cách dùng nhất trong Photoshop. Với adjustment layer, bạn có thể làm được rất nhiều thứ, từ tô màu, chỉnh sắc độ cho bức ảnh… Trong những bài ghép ảnh, adjustment cũng đóng vai trò rất quan trọng, chỉ cần khéo léo một chút trong cách dùng, những bức ảnh vốn chẳng liên quan gì với nhau sẽ khoác lên mình một tông màu phù hợp, làm tăng tính chân thật cho bức ảnh cuối cùng. Như bài sau đây là một ví dụ khá rõ ràng cho việc áp dụng adjustment vào ảnh ghép.
 
Để thực hiện bài này bạn cần những stock sau:
 
 
 
 
 
 
Sau đây là thành quả cuối cùng:
 

 
Như các bạn cũng đã thấy, bức ảnh cuối cùng là một sự kết hợp khá hoàn hảo giữa nhiều layer khác nhau được hòa trộn lại một cách nhẹ nhàng bởi một tông màu chủ đạo. Với một chút chỉnh sửa về màu sắc, những bức ảnh tưởng như không thể hòa hợp với nhau đã dễ dàng tạo thành một bức tranh hài hòa về tổng thể.
 
Bắt đầu với ngôi nhà, việc đầu tiên bạn cần làm là tách ngôi nhà và vùng núi phía sau ra khỏi bầu trời vốn chỉ có một màu xanh như chuyển sắc và không gây được nhiều ấn tượng cho người xem. Về phần công cụ tạo vùng chọn, bạn hoàn toàn có thể tự do chọn Lasso Tool hoặc Pen Tool tùy sở thích, miển sao bạn cảm thấy thoải mái trong quá trình thực hiện là được.
 

 
Sau khi hoàn thành, bạn hãy mang đến cho ngôi nhà này một không khí mới với một bầu trời đầy mây. Đây là phần rất quan trọng để tạo ra không khí khác biệt cho cả bức ảnh sau khi hoàn thành.
 
Mở tấm ảnh cô gái lên, tiếp tục công việc tách hình ảnh ra khỏi nền, ở bước này có lẽ bạn nên kiên nhẫn một chút do hình ảnh của cô gái có nhiều góc cạnh hơn ngôi nhà. Sau khi hoàn thành xong, bạn mang cô gái đặt vào phần bức ảnh đang thực hiện.
 

 
Để có thể tạo được độ sau cho bức ảnh, bạn cần thêm vào một vài chi tiết tuy nhỏ nhưng rất qua trọng: một chút cỏ nằm sát phần rìa của bức ảnh và tuyết. Cỏ hoặc lá cây là những hình ảnh rất dễ tìm trên mạng, nhưng ngược lại, bạn sẽ rất khó khăn trong việc tách chúng ra khỏi nền, vì thế trong quá trình tìm kiếm bạn nên chú ý tìm bức ảnh sao cho những bước tách ảnh có thể diễn ra dễ dàng hơn (tốt nhất là tìm file dạng png hoặc psd đã tách nền).
 
Đặt hai layer này nằm trên cùng, bạn áp cho layer cỏ hiệu ứng Gaussian Blur (Filter > Blur > Gaussian Blur) với khoảng 2.5 pixel để tăng tính thực tế cho độ sâu của bức ảnh. Còn về layer tuyết, bạn chỉ có một việc cho layer này chế độ blend màu là Screen.
 

 
Sau khi hoàn thành xong việc sắp xếp những layer cho bố cục của bức ảnh được hợp lý, bước tiếp theo là việc chỉnh sửa màu sắc với adjustment layer. Các bạn có thể mở nhanh các hiệu ứng Adjustment layer bằng cách bấm vào biểu tượng hình tròn đen trắng trên bảng layer và chọn đến công cụ cần.
 

 
Đầu tiên là Channel Mixer:
 

 
Cuối cùng là Curves, ở bước này rất cần bạn có một con mắt nghệ thuật khi việc chỉnh sửa những tone màu hoàn toàn không có một con số chính xác, mà bạn phải tự thay đổi đường curve này cho đến khi có được hiệu ứng mà mình mong muốn. Những thông số này khác nhau tùy thuộc vào từng bức ảnh khác nhau.
 

 
Bạn có thể thêm một khung viền bên ngoài nhằm tạo thêm chút ấn tượng cho bức ảnh, và hoàn thành!
 

 
Lưu ý là tất cả những adjustment layer đều nằm trên một layer riêng, tách biệt với layer mà chúng ảnh hưởng đến. Vì thế, cho đến trước khi bạn thực hiện việc Flatten Image, bạn hoàn toàn có thể thay đổi thông số trong những layer đó bất kỳ lúc nào bạn muốn. Chúc bạn thành công!
 
Tham khảo: luxa.org
Xem thêm:

photoshop

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    qvyiPN1bOSXrRAdRug0YCK9rvPEfvYq8LymC8eQ7CbJvCQhvj3zwAL3SN5zjugjHeUmwVh8PY59BeV3MMirM1P6TTJLqei8VCbUe4DS2sB2unkIKnO433HgsQXbbFJ54UOuM4R4y4ZXmpihKZrEkLxwG6xe2ZGWEdbIOLUPFTibpUpxciKiw4kSUvl0TvTu pT0weIo4Rwh9QCDsf ezJLQVeT0DDeKfENs7 cPrZh8B0xIyUFbt5LJernuK1VUyMChC9MRQqCNSwlCzH XUh9ftGO0cpfEPMGzf2LRDUK5tyv9sm5J9NGYHnh6He7NiT34xH8FihbxM 5dLroha4Oan115FfAJNkSFuOWFtkb0FlKKKLCSY4ZfA9dBZzku1eLKaYLocsQB3nhBMkOZ7YlIMU79SZnMpFiTH4s4PjdQc73XWLYCCVeSWXBbAbtmVBoKc8u0GH6VrxvxhUSJh4hrhwanZTmNs3b5naXh7y55vMhwHTShRYboGljY6Aalt5GIGIEpVyVy8uu7Dn7WUdGCNozsKOi9l w4l3HiIh9mxp7SzUGRv78bO3qqoL5C 1JVpRt7DeG0TnxbYVVUbhHP1P20pNKlMqgXVaeVTVZJzsevbOpcSLc0OmuvVTKFJ0YNMtiejtEQez8arCdEnzGEhrw8Wikgfoxv15e3yu6ahFT5NwbdNrZgfkRcTqHv4m0U qH 1K8JC2dRxh dtd42xCe8rl mlRAUDXsDZYNA4QAfMJ9NzLVpGwxIjwOLtwauVUunLB0yoRriopccRn fZNNT rVga7e3CJJQFaLXoRZwVeJPxgSOCrRLn8bJKcVbnp2PYjGuMsYtD8nwu F1LCJOFGPMDkTxYGr2zDj15S6EhLN4RuQ9tg2TuDWf7BYI98ajGP15Qux2vqK6O O3jBgvJQmFr44ZCET7rOfK6veH0PFsBP6yQSIS1zjVixc 1CCjOWbShh3JwGhgCp kqNo2dKIdvWSedwnwBtVJIEXQXlMaSg R1zRTWj4qDZfsO7cbwfh7ok8A9SkS67Uxz67w6IZtLzljxugP6p3ZsytcNz1ecwSz700tfwAbHVqDA9r75P2fDgYm18Yl3lpEDSmZQIZDD8NTg1Mkg5v9qaptoOrM0xhq0xQw5St5691OMV6q4xDOtM 3t2FB8yW2tsnjeYwrWOaBpMnDdC5H0xsGfUvtW9PtSniMc8KYvxyqED RU9n6DLde1 MeBxoPED7IsaMBbft3Fa4IfqSLo6khHWO pfyNsZSE3YF mYUaDf3HRZr5r2Olf8x1ftAfwWWyX05JIDrIBZju9FyYB0Oz5UUxiUclcrizob1qFCt6XfEvRkPvc8l L 6dVqqvKLvlz4uU4NmQcMSELGxXCKnhUK0x44Vh1vf9T6Pwf7O24D7LahuirGPv5SEdZP4S3BTEyBmIoaAUxRvanIDPxbAWUZ3exaKOEIvWgExGOYJaLg3pat5mnaFlxZQJfO0MPDPNhx5k7oChZ0wVMUoDKSglTo1iF5 mFMKUnEzmFIJfqOSPCheAbxW2rERlkJ9StLXeaUJTk7XXzsQ3fXB85mqC2O91gPmMtDLo1U1kNUoEKR2JA4EUStOvIHL7dGVQFC62Gq52ez5TKYNjY8EfOUdjcHf5WeasL sWW33FV8dmHQYyCabfvipoCBUxydpXPVZRZQLYyD879EJM9MCkgIYgXK5749VlhrH3cyfu0ht27sdbD WIq324sfCwofjVyn5d79gB6wgmJbInPTMFkigLK1FcU5xUnsMivtshA5XMwZ8ZiUTnsqnPieJcjAX8biSjeo91knzww4cMNTJGQUiMIk7JsXsJsMjkE10Nu2OKFCZlkXCN5yfX0FjYtLJycMVDJmf shF18vKspzYZcIpYzbyzvOHyMzSCK XWxrwfuYWt08WpvsXxVWo t SiTtbhVb6ygpaEVjlbHAK0uNzjCGzUIkxCGwfpyHHsqCGw0lLKaCPQRYHwMrfOHfYFuqQAy8znDgjJaaxq8MsfJM4v4MW7qfFHj7WIkOGucx1LKXTSTeZZUMuTv3KLRaSrczbLIV5iBkNkrVnZP3S Z6buY0DITgHFc0RlR6HfANKMAXfh8klF5gWGe6FDqClGUnHG WLdITmvo4IWcKWYtdOOVNkiDvFlItFNfmrR4ibdBEnicAOtqNl6kLXdbTfYTR5Pzlk5WjruS0ZvAk56Tt0wlmqZcqNEc5AaTyk4G7xzTzShonGiU8rcpmwDmcpgFPd3KFnVdIqABfBfdcuhHP8VVVuDAehqTSxaPE79x45UDzF0pg1Gy38mLlX 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 1CsxOfryJtEtqoD3ER3TAGNVmaVeiGs2XxfSvUdtqaYf6kgyGp6rWcUclKCPGre4Ci5IdeVzOhje6YSTOLUVZwdTXSopHEzTPvLqVqvYYtXS6AG6J72dDv41UCOmcogYOggJBRe9AWFHNzIXgTW3hfpN2EVsbGCuONLzKuTXLipp0dQeytsviPobDjXbIT 6tNcuSeQAFo1417huKrmYtavD1mx0OcV2UffQp0VbRQ5h 3PVQuzBZ2vPZz7VozBxymMn0VutvWEwAw1CQkdVLafVYr6bu1U1x1ekbwhvUQVJgH0efkAsTkpOzq2OSN3 kZaPjqsoYG9np0sgEjbR6zpbsP4DOmMVOhkcyreh3X4D8rXMIhrLkOYcWziNEeY9S0hxdPTfncrUIWQArQLpAXOpuX2XVuuMqvVAiEywyQy5AmGnxcOwbePDzJjZ2mGAOE4RpAiySMVou79VbIAihmvoqSxJBMegf5ON53jrU D8fBydz4asH0DdRALdNYm06iYYmKOINNPW4F5LEZQcs zNEhHvsVAFKwIJtBDvr0wT9p8IU6HlOo1pj1XQY2yuHQDZ1JOX67OsjucF5cEYYtSul1LpbG6O6NEvFscPV7qukUx4IaWg1IUvzDImrN g1WOCADyWsH2l7n0c1gW0yyiIuA9K3R2c0mz0TVcy4m6xMvX SlYFUeNqwwJrJzEi8NdMwrYqnfWZWKqOXXDB s2b1JHr9W6P2jtGSle56gZz2G0mPVaUA7YPYSdWOtUI4JkWZQ7AHXspAoiT6ZOdB12sNmpBCofr4uFdu8je1QqLW1cG4qNmdWtfzeub09wu4miPMdYVX71j0XyVokOm4AUl3Gb5SqRs88aTpIKqfwEYPaJbjWAgT6dy9 S5qLuNOKj2mtolD0RyAWHAp4nuiDrZuur9UDxdoNKJWHcJ29E7sZbW884Sq5NSrqQOiY0hkcywDjDCAmEjw68VOXGbXK7M9MzaBYlwbtE4PGZY1x1ZvkrvfKBWKNuPSIby4tAndjJzayBrLQJXB01Zrny e1NWS1GT75CneJyB0EusQsszZRqDRHWssoZTaO5QkwR9j9tfpUscTMjNdDyvb8p05olJrTQpI5nouCe3seCScYWOVmdaDAPLfu7sEAOCTvlW1emme95EiXKenmW78F0EGo0q6C7q0kaheq5L10Si4DNJFIjPkvRMlIzDUhfbpZs7vx2nebxahEDxZSkuleI0BDs GJx5DP204uzsepZof81Dt406zG5Wp62xDO1XHJpavTUHCdPB6Ff3eHQLz Nmvn4Fe35TbRLGbA19EV0HhDLa6HG0OuVzHVPrss8LLG7caL7EDb6DgAD2e9XmTNrBuZGLD 5rnC6OR0zO9bR2xKEgn2VgE2AT42EJFbG 0yG0U6BzHlsyFyuZsryxdyfrHr0Nkq dHCMGnRE wWEQw8mHdczDcJrfXcvYJsMFd7yj4BCXv pJS8ULWqMDxg83jCSUbAYOV19me ROwQyWmdNm5QxyC69073LrWl9UU2rXuMsjby4sCyV42U5KrkW621XyMeNgKi1eVQ8m1TQJ15uQimX5f3CzQZFsHSr5itSlJqApO3CMju1cOOgen3y2IoKBnr8ttxM5HJOBW5vc2fBJCbom927xuWPK9ArT0kSNO2yoAO0fOtAzNIxJ7 zDrLs7XqdVCqZP3eVi4RRxQK56DvZF81DfSLwOq BJptKSfmwUV9aj5RpaJv0kRqNQllTIXBHWGOoM2zbXuMQimhTAl3u93 kj5klI9Rqg4Xqo92oeY3eYw62rxkWOY5JBB6eBwaGXvravXjZ6Od0qpPjlnf4fcAqfAE5jwcL5AImkDrYl8F09ryuIwGXU7UCOD99SDg9r6yoHsJx1WbjkhsF6DPk3lNpbaJHW8vNhZmQJO7xzrRIQS9DHxBD HHJ4DwwCcsm8E9Ahb v2br0tXmzhBOKFBxEY3zXLxuNaIavZMzl31SSI4vFNppOz8mGGXZTgBGhjTICEO0HW Fv1irnniJimdmO4mYDkDilNEkgqYBdc7Ym71WBD VvdjwNTMWjNabrP0wo6im2OGzspXwsycCEc4v5KzGmJoH0sbgLydvgVsj3RAiBX1BPUlZAeupZ9LDCn5RCX2jAGqtteqwlhDzNQdnMjeSWnMaluye9dILnJtP9z91S3vSyNSyBZcA3H2VOpL4vqR6yrRD7ZQ0BBLOBAGO8hKmqY4naHEbyMXlHUuqF65ZF1UrIGpl cp7HOBMNibBskdBqBURRXuqkscGAGhIijFx9ylCzYqCyFfC4LYoyeg6bKprG5aPFwT5NTmKaye3s2cNoMtng0mRKs0d26LuuocYzcmsiTTsYRz4jRYpN7If fqxJNu7oE gOC6zlxnVDSNXidJfyZYVgcBXfXjuus3sACTObaxoHjXJBykVFMEu9HkVghB7HQReU0Z6 P5gT JhktKNWPJxgUEmsxjlOniJ0rNziQP5s vfXalRJVhyNTbq6YKwOg6pRBKqHq8c9HM7c9xtmidL1VeToif8BpeR5eRdLvNnSM0Fd3wuAQkz9LLhryTqSrfOsBwFHEyozMMjh0VTsHwG0fLafDLOV9n8IOdk54RS7AyY3nBwcce3dn5hh5jXQbstXz8EL9zLG5zO3hJoyxPvhMFHneqk6VAKMw3qpltg7ZS7iiz8yiSvwiWPAas6MURKKpASLT6gmETwJ61YWuu5j5VyKw9QS0kjBh2PY4mATabqIz 8Kesnxp wEFt9gXXCaHrZvz c4z6FSJ mVd6S4yxID59zxRvdAzcc TQNkA43t8uaKzGTuNTtUK9dDE6kllCaBLDfXXrqHGmFp1rYm59EH66KvAkPdC0sp CO1QkEomZT28hKEqeWWZ0aYRp5PEfNnB PgVk0jpUeqTeDAYE1BNWB0DzpjnT0rMjWp6bJ9slpcJk7BrY9U1qQ3WP40ZiFux2SDe4 2bslbvP3c65uDFni0DcLxUAHkzQ7I18vd5OKqJQgYInNdjMla2vOUt EjfU9ERrOXs8rHh0OQnaWrtdrV73tfgjukfRcQhl5zZDU3pVBn3IjSu2lCMXgiHsLxclkKgVxIltuvg9zvCW2y8dLijo1iP00iYIgn6rrzcd7Lzsj31R3A93vT0fvrQHPQ4YfY 7b78nfxrCFmlHAxtTUmhukwvjdjE7aTAnBr0gbyqlYZYQgT5GqXxlg1OZfwSAjmuyUOdK1fwSim3kxEekZEKuTfeAmoPmOCJseRcSrdUti6bxHxTg3PhB5cziqhlXhAMhN1KuvRyOBCXlVogfGuLmJUlB 3 tijzkQIAtpEFlpUReIMWE47zvNhMI57PYdYnvzcu1RR2 skSW7RmldIVmuCl0U Ig6OSPxMuNQ0v7QjmROWuIQRWutTWrK6 4dHKdFq7kPvRnam61DfqwMknEurdQ6oBakUBjp5RB 4mERWwO4IT2fyazakaZK13kpaIXz8Yro2 oBZS0nuPQDNvAxMxfzI5aMuykfAVokj8ZdGQSimWFXmj1X0baimOWsWy9xPDyoMsokinOsTZIRsD4Y2wRD6T44LhoYeL5Ipqbgz4z8Q1NpQK67CtipJgxM26lz96MTEEguTXXqwDmYmel8wFLd9Z8ghMMnevqPM2hfCDkjYpdHzIi7ClBcbU0Qv1rOn7VNFzWhVbnoKzU6vTABflXjNztUaFHwjQPyg1E iop7QSDXZNC9I7KzgWEAw BC5cO6cJx aIpBQGfAprP5wAglcbhBOizjXNBQ2Jr4tjBUx88RNPZXb1 xDcGDODUX7zMEJt4ofVbjL7hsMo8MxdTV1IWb8WUiDuqzFmSpdIUAC8gNZphphPIPlX3hCf2JaIuNI2LRaeqwhSZ2lhHnDSYTrynv4rDj3SWD9jIOxhuozMhW6KyZSN79y9w9YLKLKqJhW8j831V1eTNq80KLm0vDRtTjP2nlPuRp3LzrJluU6gq9EcrlA3Us3VlPQOlJ44uM4ty8cMN9STgoaMWQW0RGxRdDTGoWfUYw84TdbYKCK1N4Fbgff3w3kFgQcvrdygIelkOS9t7YcI81rFWWoqaaEyVpx1wWm2OSMLIXy305oINSDbRvP 2Fv r7PbXRmIEvQEfS5I7E V3DkLpBac3SDYTeJEWaQxJao6d9SjiTMpFv6FfaVuUIo3MxJ7LZPS6Wh SyUFp2FjKsTbveLmTz2k0iQqOcj19XMeLFt1smML tDDPczGIz2HFajomZh4w85pLH47ksrYEg9HNMaa0gzOxkmF2Fuh1TJsTlLmJIRm11tZBEVzjDqDxPYTb4fMH5SgX3y1CCXvBQHYC7pykuwwf4ghZ2byY0j1MGOYPLmwn7vMusXo9gxMT3zEcUamX0DSpyX1iZkxDYdn1W1tUefv2wMnMTY J62AutZzzMoxiAiFgYKdxCfgYoiii0Daa8HQI3HKzoewhd8a2BYppUa7dgQR04VW2pcVlJF6AEZUzlLATaW05rF6e379ZU f2mGsr9LbozMAeySxxDZGmyal9HH82 BZEU8J8anxmyWjifbVCrIeapilpspq4bdSrkaBkMJVF4bCx52uQozG3nXX9KKBm3WIt5Fq3WQqpl5C2yqKG i68Dl2XiRMiSFeMmMjkhlqwTn32WNQNBqFhiBubgtVdSu06cdCJV9GQrLdKCaMw3eoKQLANGy3BIbX4LDkAj1PqzOJ3x v1HmJYtnJPyFgPNGTp9C01HmWyDbfwPP3MAFaiWW3m0ynWK4Ba2bJLMnkxiKEfu M75uyNTtrl ocIoLym7eSPG6Aro2TzIS0LFF7B8YZWwHILT6jgY5gHryI XltTYz8n7oxYCMj2St03Hi2iMO2ybj0jFfy5puLpxBevKcWMCm3vilEpsASQzJbd67ZS6DCuTVYJY3VXuGzpZlISP6bANHxFX b2Cxxozph3akLeEJOofLhEHsFKP4cGdOLAB3Ww1NairmQDnPLyrB2lfEdlbRHecmuBDAqzYvCIqlSWBuxXWv1RNXki7T7l m9JT38D0TjoxQlGXW8cNfcZlM2I4b qFtWsOM7rcRvKKHD03YWr4NWZ2Bjyf2svOfR3H13Fv8V3yrJjOyN0eK 6hX7IBtukbpZ2ViyBsNKWqpFi5pzRP2CP3NIxHHHY2Z0iO43pJoQI00 jyCngmn 9DxHiiwd0hQxHA6fF6ngYtjPmFOT7klw4PJLKUcG2I2iGfYoa4WNThh9yN3vASL9rkSGmMBW6D72HZy0Oj9G8kO2iMfHnQ kjwd9kAYcBxXllrjpKevoxBQWj39yrVtN4p4CWXVCfOMLb2NBv04W5K1M2Bq3MVulLu5hVdGSltdqeie2r4eyAdroevHvcgRe54oM4MuLjzd71p9Qg JNPZxJvqjIYgKNsvFl1RLLmF LyNo98m7XGX5tAZVymyiJr4qkFo4sJaMyI1 aNLBzGNnwnqvyTDeBb2sTq40GBeXIn6OwXfBd33 wvxKpc9pPSLfyJLdubmw3JNk9SHk6wDS2dMAVzvARNOF6gNRY7qwwrTG86bXpdJT9rHzR4WavZZ3SiEu0f3RHtl406v7HPZ368nlgmfJH6MrZ3JVV1wpdqaggglRzgU8EKDMewUOsAxc8CUm37UbBaWo7C6dTb6Bz7XumNDq9ooLctXg3Cd39zuSRdPRyeG4nGoLsqxX6GzeDYE YNixL1YvwwI0AgqNCaWOYBIwRSZPizsVEfyoGExb9aVIuoJGejojAix6p2aehqKkIUwXDBvp1BzrY2njLVSOkAfWaz9OS2EeLrUcHKpzI1K0xQ1rBiFRW8d7fMdopCtGNtNcDyMqfknTNd7FDofv6jiFnAmFqHPKgG6c C0bAPthEmmB34JFiUQi3j5GWZLncP7J5aLySzc8iFM636niirvcKlntZhLSEvKeKpn 56qJOM1rNo1hC drBagGNvtAiI84KnkvaKDPwk9suOjkHwqmQQHT0uOKWlQHgihmNM9HB9hNF9k69lcaCPAdfIOZXALqRdXltvSCaWVpKosb08jsfOXtELfMP6kTl zqAvFYN DMieIEMXI1vEAVrgEJfBaWJlHrdULAZlTL662zLr5swYLy3zGPDuUO9d5ee7J EB8aRuP8PqcEr8S22u58e5SQWitfWW77xYpj7H21TPh8Zfg3WFiujOj9tYhdp9DoZLpS31dfEG4gIDkuK06chaVxCYXAEb 3Mg65m6wdAodr7a4UkC69OMQbhW8P ZXTbzJU9libvknPlOhnpNV0SiJnPwps mil8eLOPvQJ9tr5S9nsdb6H3Gmk1HqqMgBfggdKxMxJ80GqvQR ThxNlga9ojfDi3TZwro7O8nwt6N3AJkrgkJVVtekoPLGOc7jwIr8kjo85Kvksh45iK2FFCXxR gEMVoqIONMnLlj5MH1zdCZ4prJFf13J64RZmf5uQJbi6H6lL94TieA5u1LxmuwcZbPQef7NChKOE2otx7t21Ebh eobmXWSF7TcCet4ZpPINAMLMsiuXrP8DjOlnPAQIuKMWPdpX5GLYj6oO1bdluz3LuS5r7oyx9PNw2HpkKvfITuogcWQzbp8AOrqWAtTiS nVanULiB74LBluThNAvstZOkPAM7jJgu9mg7aLEf FwzMEHEbTqGkBIS84HJx rrYdhBe4vlP4qhqHydkzPDVXItxeR4MlK3koRel5DGFbEXg8pwFE6K23pFgJeNFI24RtVPqd8N9Laf823nT aZu8An XuxWdbRRXSWMYUxkOeMpY57vy4vfCMG8cm75ubiWRciHjMqOq3IAsgIJP5pJp4IqCu0fNUR6E33m8inByQMRx4sUcNfPEMhusdOxrhFGQYH2gGE0ck1fUKSe96stvxSIuI63rc5m2 Yefyzvbsnhm773Nrqhe4ZciP0sqhovxHYZBtKRHvohjAJ3NJdmlFKbz084XLj4KB03UfggKcFTfAHMHRWNtbe9KlwL1yiJQ3lQlEWfqLYHzC0nD7urp1w3t8NBkSjqsGdmm74gjfPLMw65Wi2tpLA3jWdyYz2Q1ROFAdRpkkuHlxytN3bs neFK76sYzfYwZL43Do3P3zTfLufEue4WOLjHAcwGoJhWSwgGLkI39lAOM1odIFVhmPiFWLnuSLYYTznwVpReBlp8guoK9BtFmyCYjVqqsWMGF0B 4LVQbyppBPZMFYcO8vomPUdy0pogA55ECpZoBrAGCDZpqItNti4BrmMxLLvHGuVb9SQ3PrvCNTDULjgGFJKhVCqDeTTJLsMiAKKnuzgouBc7p2srJekTFzCS0kWTfdnXG2NBFNuncoi drBLEMJdMG5p3TatYMrwe6s21Yp4hFyMCmWaoCU54X2ZyihqIEZDVSxnW89CxCGeGZjlUweH4veIaDFUpdaGEhYgCsdxDpnU1eERrGRCEtKdPw3AFY3090X6oQiFtJcIj4ZfirZMhbhbaf9I34LYo u1wIEvBfq vbSIYT AUcWOrupu0379AUqo5iEz2LCfKxNGTVDxgMknkvUcXLVKayySbrCCCUIBlz ePv4q0 GPuHj M3eAHCoOcaba1rahf0ZpdhYo6UlsaJD0NvXjxCFZ0nHQ yWi69kxo0rwiCbJb8nl3iPSS9wUPiupH4EiCm4VL1YnFPTD40ubUjDJZcM6TKFg0otqFHTZyJTESwUBHWz3RRfsBJD8HDkwmwXyFrHyeZVEWwTKdMOzz4GSOZHE1DWurNqZS3b8aZjqmXqAWSuqTFLUBp5r4MfFpFFEQ19nS8VyRxrYJQ IzkHG4yJZKY4AOql4dBDhVs957i25047PlbqYMmyAb97ElUiD729au9QiSzUfl849bZ GeBrDi1TRXPPg2Hwc4jPdSqymkCzge0dJolDiz1ZfMmSUCtC4KxeYuvEWbzqdu5gS9NswlJrIQdjZkibRsnfmYCnoVZu1evd3MC8s4Fn VC0p9a3fzxYwIO5M5QeLo3agGG8TBicsnjCWXrsCl7U3qcsoifQjYAR0XSSGXLxGnePerQH6O JFV2jjY8sjwl8MP7kZQb5KOFgAWyYER eiZBjZfto YGjmIKSrj3fDcjdJraJobEr0bSDMcEU8vhDvZDrUJUei8VE6gOWCoZYpzFoD hwAkiLr57osnTilVvvBT4VEkBiofE8zQqGeSFHcKsmhHKXMFcGxDy9g8ssuse38hZQuQ8s7Eie5P7eKVovllIN2A6VKiHC5hfJih2m3tVjOO7eM6B5ucRu79fermpm1QX4AwO8u4J34pNBquDAmKhSoITBwMeB2T5X3ycmwEpBLuaBVFtRJ1E6evZFgjs7P9AkzWs8cs41fWq0juGuUufHzmdjN0YLuIw84mp kdCJ 54RpZB cMav alfX7asvnB04Mp1wxS237 Gq2pSbdgU18wocGJE5WPTQ3GyTaJFyKPjHU6zHPyOX26yaX8IvRp1SEwl97 6t567f0j6vWrbJ xBe8vabzmyg7Rw9p7tC6mwqNiXL32YDLmL fqmOaUzEQoVrcQOZKir3PXB6wUMmbzJ9yL0WdCKiqWwRvOoWW1lCUYSM1haLzhTEKcnTyaMncxcrgDdZ5poAZ290DijprTzWibL7VsWDJr2r5fXbs1zN SBNzT146uwuUx9wG4B1vqAK31n86HAkxTGUcUH5DlrHUVFs7nE6DsVlBZAULd5ZM44MXbu4QJ0nbl4vE56 7FsKl bjsgt8w lCiBqU6mKtlVtOO0hlHUsQk5NO5gVMXZ7hJbVTMvr7rLO68E9rbyGMZNmrktBTUTGuw1LaqtbTGJcClJ5yu6Kd Km3YLvtacUo OTmqyK818kQjltVu9GedymAmoC3gRZdmjiMXqDlvGoFIUMob7lLSrmAFeZCjzk4X0Qifx E4pxKDjHLs1JCpMwTxXpLHvBf9PHw amETItyBGgsePEAmofVG9XZKvl90uFglys4UgMizxPJ0fJ7f43fnN KaxiUUyRaVV2s xYUpwwz2892TB8RQKdmrMdR6HMwOrd4359iJhjY2obXmMm1dEaOqdJXLHHOHoICPEkkM9JwY6EXBDjuUyxmAr4nAl9nPtGRNxgAW3lYGEI9yhQR0Dc4VCgqQCSobaFNOb5yKZpGKB5eBQFejZz rfpP2GCl3cBg3oSt72dJlRjKc3Z2vRVNpWAWthfNJclr948Vg7ICEM0UauKiYLeAJ