Концепция проекта
Проект посвящён созданию серии пейзажей в стиле импрессионизма с использованием нейросетевых инструментов. Основная задача — не копирование существующих полотен, а передача атмосферы, света, настроения через цифровую генерацию.
В основе работы — обученная LoRA-модель на основе Stable Diffusion, которая улавливает характерные черты импрессионистской живописи: мягкие мазки, внимание к световоздушной среде, изменчивость природных состояний.
Визуальный язык серии формируется вокруг нескольких ключевых тем: времена года, водная гладь, снежная тишина, сумерки и рассветы. Каждый сюжет — это застывший миг, в котором важна не деталь, а общее впечатление.
Камиль Писсарро Шлюз в Понтуазе, 1869 год
Эжен Буден Этрета. Утес ниже по течению, 1890 год
Изображения для генерации
Образы рождались из взаимодействия личных ощущений и машинного восприятия. Я создавала текстовые описания (в будущем — промты), отталкиваясь от того, что делает импрессионизм живым: наблюдение за светом, дыхание воздуха, иллюзия движения, мягкость мазка, эффекты рассеивания и слияния цветовых пятен, глубина, возникающая не через детали, а через атмосферу.
Для меня оказалось принципиально важным сохранить ассоциативную материальность, которая возникает в импрессионистских пейзажах: влажность утреннего тумана, тяжесть мокрого снега, лёгкость ветра, движение воды, свет, который не освещает, а обволакивает. Через эти состояния ткань природы начинает дышать, течь или застывать в ожидании.
Серия изображений
impressionist painting, spring meadow with wildflowers, soft morning light, delicate brushstrokes, blue and pink hues, oil on canvas
- .painting in impressionist style, landscape, sunrise in the mountains, mist rising from valley, golden light on peaks, atmospheric
- .painting in impressionist style, landscape, monastery garden with roses, stone wall in background, peaceful morning light
- .painting in impressionist style, landscape, dawn in a fishing village, boats preparing to sail, soft pink sky, peaceful
Я опиралась на работы великих художников-импрессионистов — например, Камиля Писсарро и Альфреда Сислея. Я избегала прямых отсылок к их картинам, используя метафорические формулировки, передающие нужное состояние — свет, воздух, влажность, тишину. Отбор работ велся вручную, каждый образ проходил через фильтр моего личного восприятия. В ряде изображений появляются элементы, напоминающие реальные мазки кисти или же ощущение сжатой, почти тактильной поверхности снега или воды.
impressionist painting, snowy hill overlooking a sleeping village, pale blue moonlight, not a single light in windows, absolute stillness, dreamlike
Основная идея проекта заключалась в том, чтобы обучить нейросеть не просто воспроизводить отдельные визуальные элементы импрессионистской живописи, а улавливать и переносить целостную художественную концепцию стиля на новые сцены и композиции. В данном случае под стилем импрессионизма понимается визуальный язык, основанный на внимании к свету и воздуху, мягкой палитре, деликатной пластике мазка и ощущении изменчивости, хрупкости природного момента.
…a woman in a white dress walking through a lavender field at sunset
Итоговая серия показывает, что модель смогла усвоить несколько ключевых признаков этого стиля. Во-первых, хорошо передана атмосфера природных состояний: пейзажи выглядят не как фотографически точные виды, а как впечатление — туман над рекой, утренний снег, свет, пробивающийся сквозь облака. Это особенно заметно по тому, как нейросеть интерпретирует световоздушную среду: мягкие переходы цвета, размытые границы, блики, внутренние цветовые вибрации, создающие ощущение глубины и движения воздуха.
…painting in impressionist style, sunset over a calm mountain lake, perfect reflection of orange and pink sky in still water, distant forest silhouette, soft evening light, silence, meditation, pea
Во-вторых, удалось сохранить общую цветовую атмосферу, характерную для импрессионизма — в генерациях преобладают светлые, приглушённые оттенки, близкие к голубому, сиреневому, серебристому, охристому и бледно-розовому. Эти цвета создают целостное ощущение серии и работают как один из главных идентификаторов стиля.
…painting in impressionist style, golden wheat field under a bright blue sky, bright red poppies scattered in the foreground, white clouds, warm summer light, gentle wind, van gogh inspired
Процесс обучения
Формирование набора исходных материалов. Для обучения были отобраны изображения квадратного формата, объединённые общей художественной логикой (импрессионистские пейзажи). Все файлы были приведены к единому разрешению и организованы в отдельную директорию.
Перенос данных в среду обучения. Подготовленный набор был загружен в среду Google Colab, где происходило дальнейшее обучение. Изображения прошли автоматическую предобработку и были приведены к формату, пригодному для использования моделью.
Генерация текстового сопровождения. Для каждого изображения автоматически были созданы текстовые описания (caption). К ним добавлялся специальный токен, маркирующий стиль (например, «in the style of impressionism»), что позволило модели связать визуальные признаки с текстовой меткой.
Запуск дообучения модели. Обучение проводилось на базе Stable Diffusion с использованием методов DreamBooth и LoRA. В процессе нейросеть анализировала изображения из подготовленного набора и адаптировала свои параметры для воспроизведения характерных черт стиля.
Сохранение результатов обучения. По окончании обучения были сохранены LoRA-веса — компактные файлы, в которых зафиксированы особенности усвоенного стиля. Они могут подключаться к базовой модели без необходимости полного переобучения.
Интеграция стиля в модель. Полученные веса были загружены в базовую версию Stable Diffusion, что позволило генерировать изображения с использованием нового стиля.
Создание итоговой серии. С помощью текстовых запросов, содержащих указание на обученный стиль, была сгенерирована серия пейзажей. Это позволило проверить, насколько устойчиво модель переносит изученные характеристики на разные сюжеты и композиции.
…a young woman in a flowing white dress standing on a rocky cliff overlooking a calm river, golden hour light, soft wind blowing her dress and hair
Вывод
В ходе работы была решена задача по переносу художественного стиля импрессионистской живописи на новые пейзажные сцены с использованием методов машинного обучения. На основе собранного датасета и дообучения модели Stable Diffusion (DreamBooth + LoRA) удалось добиться стабильного воспроизведения характерных черт стиля: мягкой световоздушной среды, внимания к атмосферным явлениям (туман, снег, отражения в воде), приглушённой цветовой гаммы и ощущения «застывшего мгновения».
Полученные LoRA-веса позволяют генерировать изображения в заданном стиле без необходимости полного переобучения модели. Серия созданных пейзажей подтверждает, что нейросеть способна не просто копировать отдельные визуальные элементы, а улавливать целостную художественную логику. Проект демонстрирует возможности современного искусственного интеллекта как инструмента для интерпретации и продолжения традиций живописи.
…painting in impressionist style, pink cherry trees in bloom, sunny day, blue sky, green grass, colorful flowers, renoir, joyful, soft brushstrokes
Применение генеративной модели
Для генерации промтов, поиска ошибок в коде и улучшения финальных изображений был использован
…autumn village surrounded by golden forest, clear crisp sunny day, bright blue sky with few white clouds, village houses with orange and red roofs, smoke rising from chimneys
