Идея проекта
В своем проекте я исследую образ человека, существующего внутри цифрового потока. Идея заключалась в том, чтобы визуализировать, как цифровая реальность постепенно «перепрошивает» тело человека, восприятие и идентичность.
В качестве исходных данных для обучения я использовала изображения, связанные с темой цифрового тела и технологического будущего. Это были образы киборгов, людей с интегрированными гаджетами, абстрактные фигуры, состоящие из линий, сетей, бинарного кода и интерфейсных элементов. Также в датасет входили изображения с акцентом на нейросети, потоки данных, светящиеся структуры и цифровые текстуры. Всего было собрано 26 изображений, которые отражали разные аспекты идеи человека как части цифровой системы.
Примеры картинок, на которых я обучала нейросеть
Примеры картинок, на которых я обучала нейросеть
Итоговый результат
prompt = («DATAFLOWSTYLE biomechanical human body composed of dense interconnected wires, neural network structure, metallic filaments, complex organic machine, extremely detailed, high complexity, smooth chrome surface, futuristic, soft cinematic lighting, minimal background, ultra realistic, 3d render, octane render»)
В результате обучения была получена серия изображений, в которых человек представлен в разных состояниях «растворения» в цифровой среде. На некоторых изображениях тело буквально состоит из кода и символов, на других из сетей, светящихся линий или сложных биомеханических структур. Также есть образы, где человеческое лицо сохраняется, но частично покрывается цифровыми элементами, что создает эффект переходного состояния между человеком и системой.
Промты:
- «DATAFLOWSTYLE abstract portrait of a person living inside digital flow, fragmented face, nodes, lines, particles»
- «DATAFLOWSTYLE human silhouette dissolving into data visualization structures, glowing connections, futuristic portrait»
Промты:
- «DATAFLOWSTYLE abstract data portrait, human face made of glowing lines and particles, digital flow, dark background, network structure»
- «DATAFLOWSTYLE futuristic human portrait, face dissolving into data stream, glowing particles, blue light, abstract structure»
Если разбирать характеристики изображений, можно выделить несколько устойчивых элементов стиля, которые удалось передать. Во-первых, это использование сетевых структур и линий, формирующих тело. Во-вторых, контраст между органическим и искусственным. Например, реалистичное лицо и поверх него цифровые схемы. В-третьих, характерная цветовая палитра: холодные синие оттенки, иногда с яркими акцентами — желтыми или красными, которые создают ощущение энергии или потока данных. Также важным элементом является свечение и эффект «внутренней активности», как будто внутри персонажа постоянно циркулирует информация.
Промты:
«DATAFLOWSTYLE futuristic female figure with a luminous visor, biomechanical body, smooth white synthetic suit, sleek cybernetic design, minimal studio background, soft cinematic lighting, ultra detailed, high quality, futuristic portrait»,
«DATAFLOWSTYLE biomechanical humanoid head and upper body, black chrome surface, glowing red interface lines, complex cybernetic structure, futuristic AI being, highly detailed, dark background, ultra realistic, 3d render style»
Если говорить о визуальных различиях внутри серии, можно выделить несколько направлений. Первая группа — более абстрактные изображения, где человек почти полностью превращается в код или сеть. Вторая — биомеханические образы с выраженной материальностью, металлическими поверхностями и сложной конструкцией. Третья — гибридные портреты, где сохраняется человеческая внешность, но она пронизана цифровыми элементами.
Промты:
- «DATAFLOWSTYLE human made of neural network connections, nodes and lines, dark space, digital flow»
- «DATAFLOWSTYLE person transforming into data flow, abstract portrait, interface elements instead of body parts, futuristic»
Результаты в целом соответствуют первоначальной идее проекта. Нейросеть смогла уловить концепцию. Особенно это видно в работах, где тело превращается в сеть или код, а также в изображениях с прозрачными или частично цифровыми лицами.
Процесс обучения нейросети
С технической точки зрения обучение проводилось с использованием модели Stable Diffusion XL и метода LoRA. В качестве среды выполнения использовался Google Colab. Данные предварительно обрабатывались: изображения приводились к единому формату и размеру, затем для них создавался текстовый датасет с описанием стиля. Был введен специальный токен стиля, который позволил закрепить за моделью нужный визуальный паттерн. В процессе генерации использовались как позитивные, так и негативные промпты, что позволило убрать нежелательные эффекты и повысить качество изображений. Также варьировались сиды генерации, за счет чего получилась серия разных, но стилистически связанных изображений.
скриншоты кода
Описание применения генеративной модели
В проекте использовались генеративные нейросети помимо обученной модели. В частности, ChatGPT применялся для формулировки идеи, помощи в написании текстового описания и частично для настройки кода. Это позволило ускорить процесс и более точно оформить концепцию проекта.
