Original size 2474x3500

Обучение генеративной нейросети. По картинам М. Врубеля.

PROTECT STATUS: not protected

Концепция

Проект заключается в том чтобы обучить нейросеть повторять характерные стили и черты написания картин знаменитых художников и иллюстраторов.

Нейросеть способна обучиться благодаря базе данных картин. Анализируя технику, основы композиции нейросеть способна создать нечто подобное картинам всемирных гигантов.

Для проекта я решила взять работы своего любимого художника — Михаила Александровича Врубеля.

Ниже представлены примеры его картин, которые использовались для обучения ии.

Дама в лиловом. Портрет Н. И. Забелы — Врубель.

Девочка на фоне персидского ковра.

Портерет Н. И. Забелы-Врубель.

Ангел и Демон с душою Тамары.

big

Одесский порт.

Получившиеся изображения

промт-"in VRUBEL style portrait» промт-"in VRUBEL style portrait»

промт-"in VRUBEL style forest» промт- «in VRUBEL style light forest summer cute»

Картины Врубеля напоминают мозаику, витраж, холодные оттенки красок. Таинственность пронизывает каждую картину художника.

промт- «in VRUBEL style picture» промт-"in VRUBEL style painting»

В картинах Врубеля преобладают темные цвета, однако сгенерированные картины получились достаточно светлыми. Но при этом оттенки достаточно схожие.

промт-"in VRUBEL style greek myth lore painting» промт-"in VRUBEL style narciss»

Мне кажется, нейросети удалось сделать нечто похожее на работы великого художника М. Врубеля. Однако передать тот самый «шарм», который прослеживается в работах автора, не удалось.Таинственность, от которой захватывает дух, глядя на оригинальные картины Врубеля, не прослеживается в такой же степени.

Процесс обучения

Процесс адаптации Stable Diffusion XL с помощью DreamBooth LoRA включает несколько этапов:

  1. Подготовка среды — в Colab настраивается GPU, устанавливаются библиотеки и загружается SDXL-модель.
  2. Формирование набора данных — изображения подготавливаются, приводятся к квадратному формату и загружаются.
  3. Генерация вспомогательных изображений — создаются дополнительные примеры для улучшения обучения.
  4. Обучение LoRA — модель адаптируется к новым данным с минимальными изменениями параметров.
  5. Применение обученной LoRA — LoRA-файл интегрируется в SDXL, позволяя генерировать изображения с новыми объектами или стилем.

Вывод

Качество и детализация картин, которые получились благодаря обучению нейросети и правда поражает. Техника выполнения, композиция, цвета очень схожи с оригинальными работами автора.

Однако, мне кажется, что все-таки передать такие противоречивые чувства, которые есть в картинах Врубеля не получилось. Картины художника обладают неподдельным магнетизмом, от них веет тайной и магией.

Возможно нейросети в скором времени смогут достичь того уровня, какой представлен сейчас мировыми. гигантами искусства, однако в моем проекте я увидела искусно выполненную технику, но отсутствие «души» у картин.

Использованные ГенИИ

Для генерации промтов использовался ChatGPT, а для уточнения механики работы кода и исправления некоторых нюансов — DeepSeek.

Обучение генеративной нейросети. По картинам М. Врубеля.