Нейросети. Обучение. Авторский стиль

Концепция строится вокруг вопроса: насколько глубоко генеративная нейросеть способна уловить уникальную визуальную «изюминку» автора — те самые детали, которые делают стиль узнаваемым, будь то характерные формы, особые текстуры, специфическая цветовая палитра или приёмы композиции. Для этого датасет формируется не как случайная выборка, а как репрезентативный набор, фиксирующий повторяющиеся стилевые признаки. В ходе эксперимента анализируется, способна ли модель не просто имитировать жанр, а воспроизводить стиль с точностью, позволяющей зрителю безошибочно идентифицировать исходного автора в сгенерированных изображениях. Для этого был собран датасет из иллюстраций автора tiemcuala12, доступных на Pixabay по открытой лицензии.

На исходных изображениях представлен мягкий иллюстративный стиль с акварельной подачей и деликатной проработкой формы. Цветовая палитра приглушённая, «припылённая», с акцентом на натуральные землистые оттенки — коричневые, бежевые и мягкие зелёные. Визуально сочетаются плавные цветовые переходы без жёстких контуров, как в изображении булочки, и тонкая линейная графика в персонаже, что создаёт баланс между пятновой живописью и аккуратным рисунком. Формы упрощены и слегка стилизованы, с ощущением наивности и декоративности. Особое внимание уделено фактуре: заметны эффекты растекания краски, мягкие тени и отсутствие резких контрастов. Композиция строится на изоляции объектов на нейтральном фоне, что усиливает фокус на визуальном стиле и создаёт ощущение ручной работы, близкой к книжной иллюстрации.

На основе пяти промтов получилось пять следующих иллюстраций

В результате обучения нейросеть достаточно хорошо усвоила приглушённую, природную цветовую палитру с преобладанием тёплых коричневых, бежевых и мягких зелёных оттенков, а также научилась воспроизводить мягкий иллюстративный стиль с акварельной подачей. Она передаёт характерные плавные цветовые переходы, эффект растекания краски и общее ощущение «ручной» работы. Кроме того, нейросеть улавливает композиционный принцип изоляции объекта на нейтральном фоне и сочетание пятновой живописи с тонкой линейной графикой, что делает изображения стилистически цельными.

Несмотря на это, нейросеть склонна упрощать визуальный язык, часто делая изображения более однородными и менее вариативными по фактуре. Она не всегда точно воспроизводит баланс между акварельной мягкостью и графической линией, смещаясь в сторону одного из приёмов. Также наблюдается ограниченность в работе с цветом: палитра сохраняется, но сложные и нюансные сочетания могут теряться, становясь более «усреднёнными». В результате изображения выглядят гармонично, но менее выразительно и разнообразно, чем исходные иллюстрации.

Эксперимент построен на базе Stable Diffusion XL 1.0 с применением Dreambooth + LoRA. Датасет — 30 изображений (1024×1024).

https://chatgpt.com/ и https://deepseek.com/en/ использовались для написания дополнительного текста