Описание идеи проекта
Проект посвящен исследованию возможностей глубокого обучения в области переноса художественного стиля. Основная цель — обучение генеративной сети воспроизведению уникальной визуальной эстетики австралийского художника-символиста Сидни Лонга.
Сидни Лонг известен своим поэтичным подходом к пейзажу, использованием мягких, текучих линий и приглушенной, «сумеречной» цветовой палитры. Его работы часто балансируют на грани декоративного модерна и мистического реализма.
картины Сидни Лонга
Датасет
Для реализации проекта использовалась модель Stable Diffusion XL, дообученная с помощью метода LoRA и DreamBooth на датасете, состоящем из 46 изображений приведенных к единому формату.
картины Сидни Лонга
Процесс обучения модели
фрагменты кода
Обучение проходило в Google Colab. До начала обучения, были установлены необходимые для работы библиотеки. Затем загружен датасет.
Обучение проводилось методом DreamBooth LoRA на базе модели Stable Diffusion XL.
После завершения обучения полученная LoRA-модель использовалась для генерации новой серии изображений по текстовым промптам.
используемые промпты
Итоговая серия изображений
На основе промптов получена серия из 10 изображений:
«a serene lakeside landscape in painterly_landscape_x style, tall trees near the water, soft morning light, atmospheric perspective, impressionist brushwork»,
«a poetic riverside scene in painterly_landscape_x style, calm water, autumn trees, muted colors, painterly texture, elegant composition»,
«a garden overlooking blue water in painterly_landscape_x style, delicate flowers, light sky, soft brushstrokes, airy atmosphere»,
«a pastoral countryside scene in painterly_landscape_x style, cottage, animals, warm earth tones, sunlit ground, impressionist painting»
«a tranquil landscape with trees and distant hills in painterly_landscape_x style, soft haze, natural color harmony, traditional oil painting look»,
«a lakeside view in painterly_landscape_x style, reflections in still water, golden foliage, subtle light, painterly atmosphere»,
«a decorative floral study in painterly_landscape_x style, purple iris flowers, soft background, expressive brushwork, delicate painterly detail»,
«a quiet village bridge over water in painterly_landscape_x style, warm shadows, reflected light, moody painterly tones, old master feeling»,
«a dreamy pastoral meadow in painterly_landscape_x style, scattered trees, grazing animals, open sky, luminous colors, impressionist landscape»,
«a lyrical waterside landscape in painterly_landscape_x style, distant shoreline, soft clouds, balanced composition, refined painterly texture»
генерации
Сгенерированные изображения успешно наследуют «дух» оригиналов. Модель точно воспроизводит композиционные приемы Сидни Лонга, в частности, его умение работать с силуэтами деревьев и пространственной глубиной.
генерации
генерации
Выборка показала стабильность результатов. Девять из десяти изображений полностью соответствуют заданным критериям художественности и технической чистоты.
генерации
В 10% случаев (одно изображение из десяти) наблюдаются незначительные артефакты или отклонения в детализации. Это свидетельствует о необходимости минимальной корректировки гиперпараметров или расширения вариативности обучающей выборки для достижения абсолютной точности.
«a quiet village bridge over water in painterly_landscape_x style, warm shadows, reflected light, moody painterly tones, old master feeling»
Вывод
Результаты эксперимента демонстрируют высокую эффективность выбранной нейросети в передаче сложной стилистики символизма.
В целом, проект подтверждает, что генеративные модели способны не просто копировать внешние признаки стиля, но и воссоздавать атмосферу и колористический строй произведений конкретного автора, сохраняя узнаваемость его творческого почерка.
«a decorative floral study in painterly_landscape_x style, purple iris flowers, soft background, expressive brushwork, delicate painterly detail»
ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕРАТИВНОЙ МОДЕЛИ
Проект был создан с использованием генеративной модели Stable Diffusion XL и LoRA
Также в работе был задействован ChatGPT для решения проблем с кодом и написания промптов.
