Обучение генеративной модели под стиль Симона Столенхага
Художник и концепция
Симон Столенхаг — шведский художник, иллюстратор и писатель, известный созданием уникального визуального мира, где повседневность 80–90-х годов сталкивается с ретрофутуризмом и постапокалиптикой. Его работы изображают сельские пейзажи Швеции с элементами научной фантастики: гигантские машины, полуразрушенные исследовательские комплексы, роботы и аномальные явления становятся естественной частью привычной среды.
Визуально его стиль напоминает традиционную живопись — с мягкой кистью, приглушённой палитрой и акцентом на атмосферу. При этом он цифровой: каждая работа — результат точной и кропотливой цифровой живописи. Работы Столенхага не просто красивы — они полны тревожной ностальгии и затрагивают темы памяти, одиночества, времени и границ прогресса.
Simon Stålenhag, SWEDISH MACHINES (2024)
О проекте: «Безвременье»
«Безвременье» — это серия нейросетевых изображений, вдохновлённых миром и стилем Симона Столенхага. В этой работе авторский визуальный язык адаптирован для исследования темы застывшего времени — пространств, в которых будущее уже наступило, но оказалось забытым.
Проект погружает зрителя в сцены, где технологии прошлого-будущего мирно гниют в снегу, а человек оказывается один на один с масштабом технократического мира. Сюжеты серии варьируются от заброшенных научных комплексов и полей с упавшими дронами до одиноких домов, окружённых странными механизмами. Всё это создаёт атмосферу покоя, отрешённости и медленно уходящего времени.
Исходные изображения
Все исходные изображения были взяты из артбука автора «SWEDISH MACHINES».
Simon Stålenhag, SWEDISH MACHINES (2024)
Simon Stålenhag, SWEDISH MACHINES (2024)
Simon Stålenhag, SWEDISH MACHINES (2024)
Simon Stålenhag, SWEDISH MACHINES (2024)
Сгенерированная серия изображений
Анализ сгенерированной серии
Процесс построен на создании сцен как кадров из воображаемого фильма или графического романа:
Семантика кадра (сюжет, напряжение, действие) задавалась текстовым промптом.
Композиция строилась вокруг контраста «маленькая фигура — огромный объект».
Изображения, не вошедшие в итоговую серию: не подошли по концепции
Среда — либо снежный ландшафт, либо серая осень; всегда пасмурно или в тумане. Образы в серии выполнены в приглушённой цветовой палитре — сине-серых, охристых и земляных тонах. Свет преимущественно рассеянный, создающий мягкие тени и ощущение тумана или снега.
Учитывалось правило «одиночного присутствия» — в кадре всегда максимум 2–3 человека. В центре некоторых изображений — фигуры детей или подростков, часто в зимней одежде, что соответствует постоянному мотиву автора: человек маленький, потерянный в технологическом ландшафте.
Изображения, не вошедшие в итоговую серию: одинаковые здания на фоне
В виде интересной особенности генерации можно заметить красные большие здания с подсветкой, который часто мелькали в пробных попытках созданных изображений.
Описание обучения и применения генеративной модели
1. Скачиваю библиотеки
2. Создаю папку в Google Colab и загружаю туда 33 исходных изображения
3. Скачиваю библиотеку BLIP и генерирую подписи к исходным изображениям, после удаляю эту библиотеку, чтобы освободить память
4. Начинаю обучение модели
5. Сохраняю модель на Hugging Face
6. Приступаю к генерации изображений
