1. идея проекта
Цель проекта — исследовать возможности генеративного искусственного интеллекта в работе с индивидуальным художественным стилем и создать инструмент, способный генерировать новые изображения на основе моих собственных рисунков.В качестве исходных данных была собрана коллекция из 65 графических работ моего авторства. В неё вошли изображения людей, животных, природных ландшафтов, городских пейзажей и прочего, выполненные преимущественно чёрной линией на белом фоне. Для моих рисунков в этом стиле характерны упрощённые формы, свободная манера изображения, намеренная неровность контуров, наивность, детскость, условные пропорции.
Основная идея проекта заключается не в точном копировании отдельных рисунков, а в исследовании того, способна ли нейросеть усвоить характерные особенности авторской графики и применять их к новым сюжетам.
2. получившаяся серия
При обучении нейросеть получает возможность выявлять повторяющиеся визуальные закономерности в исходной коллекции. В данном проекте к ним относятся характер контуров, степень упрощения форм, соотношение чёрных и белых областей, особенности изображения людей и животных.Однако нейросеть не воспринимает авторский стиль как человек и не копирует художественный метод осознанно. Она изменяет распределение вероятных визуальных решений на основе обучающих примеров. Поэтому результат представляет собой интерпретацию исходной графики, а не гарантированно точное воспроизведение каждого её признака. Получились изображения примерно в едином характере, но с разными стилистическими особенностями, также, как в примерах, поскольку рисунки выполнены в разное время, разными материалами.
Фактура угля, как на некоторых рисунках
3. описание процесса, ноутбук с кодом
Для обучения была использована модель Stable Diffusion XL и технология LoRA, позволяющая адаптировать нейросеть под авторский стиль. В качестве обучающего набора подготовлено 65 собственных рисунков, выполненных вручную на бумаге: изображения людей, животных и городских пейзажей. Для каждого изображения были составлены текстовые описания, после чего модель обучалась воспроизводить характерные особенности рисунков. Обучение проводилось в Google Colab. Полученная LoRA-модель использовалась для генерации новых изображений по текстовым промптам.С помощью ChatGPT я составляла и корректировала промпты для генерации изображений, анализировала результаты и подбирала настройки модели. Также ChatGPT помогал с техническими вопросами на разных этапах обучения LoRA-модели в Google Colab, с редактированием фона получившихся изображений и подготовкой текстовых описаний.
