Những Diễn Viên Nổi Tiếng Của Liên Xô Như Ai Trong ứng Dụng Gradient

2024 Tác giả: Bailey Albertson | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-17 13:07

Một thử nghiệm thú vị: các diễn viên Liên Xô trông giống ai trong ứng dụng Gradient

Ứng dụng Gradient ngày càng được sử dụng nhiều hơn. Nhiều người tự hỏi liệu có những người nổi tiếng để so sánh với mình. Tuy nhiên, nó là tò mò để tìm hiểu những điều mới không chỉ về bản thân bạn. Hãy cùng xem những diễn viên nổi tiếng của Liên Xô là ai, và cũng như kết quả thu được khi xử lý trong Gradient.

Các diễn viên nổi tiếng của Liên Xô trông giống ai

Ứng dụng Gradient đôi khi tạo ra kết quả không thể đoán trước. Alexander Abdulov, hóa ra, trông giống Meg Ryan - một nữ diễn viên kiêm nhà sản xuất Hollywood. Nếu bạn so sánh hình bầu dục của khuôn mặt, mũi và môi của những người nổi tiếng, bạn có thể tìm thấy điểm chung.

Alexander Abdulov trông giống Meg Ryan

Grigory Vitsin là một diễn viên Liên Xô nổi tiếng, được nhiều người biết đến với các phim "Caucasian Captive", "Moonshiners" và các bộ phim hài khác, theo đơn đăng ký, anh cũng giống Zac Efron. Trên thực tế, hầu như không có điểm chung nào giữa những người nổi tiếng, ngoài hình dáng của chiếc mũi.

Georgy Vitsin trông giống Zac Efron

Gradient tìm thấy một "kép" và Alksandra Demyanenko, được biết đến với vai Shurik. Hóa ra nam diễn viên trông giống Agnes Mo, một ca sĩ Indonesia. Tất nhiên, các ngôi sao thực tế không có điểm chung. Điểm tương đồng duy nhất là hình dạng của mũi.

Alexander Demyanenko trông giống Agnes Mo

Theo Gradient, Anatoly Papanov là hình ảnh đáng thương của nghệ sĩ Van Gogh. Những người này chỉ hơi giống nhau. Điểm chung có thể được tìm thấy ở hình dạng của mũi, mắt và lông mày.

Anatoly Papanov trông giống Vincent Van Gogh

Andrei Mironov đã có cho mình một cặp song sinh trong hình ảnh của Windersson Nyunes - một diễn viên hài người Brazil. Tìm thấy điểm chung giữa những người này gần như là không thể. Tuy nhiên, nhìn từ xa, bạn có thể nhận thấy một chút tương đồng trong cách nhìn và nụ cười.

Andrey Mironov trông giống Windersson Newnes

Sau khi xử lý trong ứng dụng, Evgeny Evstigneev tái sinh thành Scott Fitzgerald, một nhà văn người Mỹ. Nếu quan sát kỹ, bạn có thể thấy được nhân tướng ở dáng vẻ, nếp gấp rãnh mũi má, đường nét khuôn mặt. Nếu không, ngay cả trong hoạt động, những người nổi tiếng cũng không giống nhau.

Evgeny Evstigneev trông giống Scott Fitzgerald

Mikhail Pugovkin bất ngờ trở thành George Clooney. Một chút giống nhau chỉ có thể được tìm thấy trong đôi mắt và nụ cười. Ngoài ra, cả hai diễn viên đều được coi là một trong những tài năng nhất.

Mikhail Pugovkin trông giống George Clooney

Điều không nên mong đợi ở tất cả là Nikolai Karachentsev là hình ảnh phỉ nhổ của Chris Brown. Không có điểm chung nào giữa diễn viên Liên Xô và ca sĩ Mỹ.

Nikolai Karachentsev trông giống Chris Brown

Oleg Efremov sau khi xử lý trong ứng dụng đã trở thành Keanu Reeves. Nếu bạn quan sát kỹ và phân tích kết quả, thì bạn thực sự có thể tìm thấy điểm chung. Ví dụ: mũi, môi và mắt. Hình bầu dục của khuôn mặt cũng tương tự. Ngoài ra, cả Keanu và Oleg Efremov đều có tính cách đa dạng. Cả hai không bị giới hạn trong một hoạt động diễn xuất.

Oleg Efremov trông giống Keanu Reeves

Kết quả xử lý bức ảnh của Yuri Nikulin cho thấy anh giống Joe Hart. Thật vậy, cả hai người đàn ông đều có những điểm chung, đó là: khuôn mặt, môi, mũi và mắt trái xoan. Nhưng hoạt động của các vì sao thì khác. Yuri là một diễn viên nổi tiếng của Liên Xô, còn Joe là một cầu thủ bóng đá người Anh.

Yuri Nikulin trông giống Joe Hart

Tôi nghĩ rằng có một số lỗi trong ứng dụng. Một số diễn viên Liên Xô và "đối tác" của họ hoàn toàn khác nhau. Tuy nhiên, tôi tin rằng kết quả tất nhiên nên được đối xử hài hước.

Diễn viên yêu thích thời thơ ấu - video

Các ứng dụng khác nhau đang ngày càng trở nên phổ biến hơn so với các diễn viên và những người nổi tiếng khác. Gradient cũng không đứng sang một bên. Kết quả đôi khi không chính xác, nhưng bạn không nên quá chỉ trích chúng. Rốt cuộc, không phải lúc nào cũng có thể có được dữ liệu đáng tin cậy, vì bức ảnh không được phân tích bởi một người mà bởi một ứng dụng.