Обучение генеративной нейросети стилю Натальи Гончаровой
Концепция
1. Наталья Гончарова, Крестьянка, 1910 2. Наталья Гончарова, Беление льна, 1908
Идея проекта заключается в обучении LoRA-адаптера для Stable Diffusion, способного воспроизводить уникальный визуальный стиль Натальи Гончаровой — выдающейся русской художницы-авангардистки, одной из основоположниц лучизма и яркой представительницы футуризма. Наталья Гончарова — одна из самых ярких фигур русского авангарда, чье творчество стало мостом между традиционным народным искусством и радикальными художественными экспериментами начала XX века. Вместе со своим мужем Михаилом Ларионовым она стояла у истоков лучизма — уникального направления, где предметы растворялись в динамичных пучках пересекающихся линий, создающих ощущение световой вибрации. Ее стиль это мощный синтез крестьянской вышивки, иконописных приемов и кубофутуристической эстетики, выраженный через смелые цветовые контрасты и характерное дробление форм на геометрические фрагменты. Ее наследие это не просто художественные произведения, а манифест свободы творчества, где народные мотивы обретают новую жизнь через авангардную форму. Сегодня, спустя столетие, ее эксперименты с формой и цветом выглядят удивительно современно, что делает ее творчество особенно интересным в контексте цифрового искусства и ИИ-генерации.
Отличительные черты стиля
Наталья Гончарова выработала мгновенно узнаваемый стиль, сочетающий радикальный авангард с народной эстетикой. Её работы пронизаны энергией лучеобразных композиций, где формы дробятся на острые геометрические фрагменты, напоминающие преломлённый свет. Характерная черта это смелые цветовые контрасты: глубокие синие тона сталкиваются с красными вспышками и золотистой охрой, создавая эффект витража. Фольклорные мотивы переосмыслены через призму кубофутуризма, а традиционные образы распадаются на динамичные ритмические структуры. Особую выразительность работам придают фактурные мазки, сохраняющие энергию рукописного жеста. Этот уникальный сплав архаики и модернизма делает её стиль неповторимым в истории искусства.
Наталья Гончарова, Хоровод, 1910
Изображения для обучения модели
Для обучения модели был подготовлен датасет из 12 работ Натальи Гончаровой. В датасет вошли ключевые произведения разных периодов творчества: ранние кубофутуристические композиции, зрелые лучистские эксперименты, а также характерные крестьянские циклы с их яркой орнаментальностью. Особое внимание уделялось включению работ, демонстрирующих фирменные приёмы художницы — динамичные лучеобразные структуры, контрастные цветовые сочетания и характерное дробление форм на геометрические плоскости.
1. Наталья Гончарова, Крестьяне собирают яблоки, 1911 2. Наталья Гончарова, Жатва, 1911
Наталья Гончарова, Соляные столпы, 1910
1. Наталья Гончарова, Попугаи, 1911 2. Наталья Гончарова, Сельская ярмарка, 1910
Итоговые сгенерированные работы
Люди
Итоговая серия изображений, созданных с помощью обученного LoRA-адаптера, демонстрирует характерный стиль Натальи Гончаровой в разнообразных сюжетах. В изображениях людей особенно ярко проявилось умение модели передавать крестьянские типажи в духе работ художницы. Особенно удачно нейросеть справилась с передачей характерных поз и жестов, заимствованных из народных танцев и обрядов, где динамика движения подчеркивается дроблением форм на угловатые фрагменты.
Животные и пейзажи
В сценах с животными — будь то петухи или кошки, чьи силуэты распадаются на цветовые плоскости — прослеживается влияние кубофутуристических экспериментов Гончаровой. Интересно, что нейросеть по-разному интерпретировала различные мотивы — в некоторых работах сильнее проявилось влияние лучизма, в других — более графичный стиль с яркими цветовыми пятнами. Несмотря на то, что некоторые нюансы ручной живописной техники Гончаровой оказались сложны для полного воспроизведения алгоритмом, серия в целом успешно передает суть ее художественного метода, предлагая современное прочтение авангардных идей через призму искусственного интеллекта.
Процесс обучения
Для создания изображений в стиле Натальи Гончаровой был применен метод дообучения модели Stable Diffusion XL с использованием LoRA-адаптеров. Обучение проводилось в Kaggle с использованием GPU P100. В процессе подготовки было отобрано 12 характерных работ, отражающих уникальный стиль художницы. Обучение длилось 500 шагов, с промежуточной проверкой на 250-м шаге. Результатом стала модель goncharova_style_LoRA, с помощью которой была сгенерирована итоговая серия работ. Также был использован Deepseek для усовершенствования кода и доработки технических проблем.
Ссылка на файл с кодом: https://drive.google.com/drive/folders/1P4fsNQXGvVWdc7qnU4fdayEggDJd9NOX?usp=sharing
