Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной модели на творчестве Г. Р. Гигера

Концепция

Целью проекта было обучение нейросети, способной понимать и воспроизводить художественные стили знаменитых художников. Нейросеть учится на подготовленном наборе данных, состоящем из картин художника, анализирует уникальный творческий стиль и пытается его воссоздать.

В данном проекте в качестве основы для обучения нейросети я выбрала работы швейцарского художника, знаменитого своими мрачными сюжетами и с узнаваемым в поп-культуре стилем — Ганса Рудольфа Гигера.

Мне показалось интересным для данного проекта взять именно творчество Гигера из-за объединения механического и человеческого (биомеханики) на его картинах, в чем можно провести интересную параллель с искусственным интеллектом.

Датасет

big
Исходный размер 0x0

«Полтргейст», Ганс Рудольф Гигер, 1985

Для датасета были собраны картины Гигера, с главным фокусом на типичные для художника изображения антропоморфных существ и существ с механическими частями тел.

big
Исходный размер 2163x797

«Полтргейст — Примитивное создание», Ганс Рудольф Гигер, 1985

big
Исходный размер 2480x1266

«Кармен», Ганс Рудольф Гигер, 1989

Все работы Гигера были обрезаны в соотношение 512Х512 в качестве подготовки изображений для обучения нейросети.

Исходный размер 2480x799

«Набережная в дыму», Ганс Рудольф Гигер, 1985

Процесс обучения

Инструменты:

1. Google collab — написание кода

2. Stable diffusion — генеративная модель для обучения

3. Hugging face — получение токена

Исходный размер 1241x864

Часть кода по обучении нейросети — скрин экрана

Первым шагом работы была установка библиотек. Далее был загружен подготовленный вручную датасет из картин Гигера.

Исходный размер 1237x620

Часть кода по обучении нейросети — скрин экрана

Важной частью для работы нейросети и ее понимания была генерация промптов к загруженным изображениям.

Исходный размер 700x294

Код для обучения модели и генерации изображений — скрин экрана

Полноценный код можно увидеть по ссылке предоставленной ниже, а сама модель доступна на Hugging Face.

Ссылка на блокнот с кодом

https://colab.research.google.com/drive/14RHVQ1pNvPj860Q5j2hPVriqDQ8nK5I6?usp=sharing

Модель на Hugging Face

https://huggingface.co/mayakkkkkk/giger_style_LoRA

Применение модели

1. «moscow, russia»; 2. «times square, new york»

Нейросеть очень удачно и четко передает стиль Гигера, но не передает промпты, далекие от типичного творчества художника. Так, в экспериментальных запросах с локациями в промпте, результат ярко отображает стиль Гигера, но не указанный промпт.

1. «a castle»; 2. «skyscraper»

Исходный размер 1024x1024

«blue skeleton floating»

Нейросеть отлично справляется с мрачными сюжетами, скелетами и монстрами.

1. «an animalistic giant burning»; 2. «monstrous animal on a hill»

Нейросеть изображает очень ярких монструозных существ, четко отображающих в своей сути стиль Гигера.

Исходный размер 1024x1024

«three monsters fighting»

Обучение генеративной модели на творчестве Г. Р. Гигера
Проект создан 10.04.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше