Обучение генеративной нейросети на картинах Анри Матисса
Описание идеи
Целью моего проекта было обучить нейросеть Stable Diffusion создавать изображения, основываясь на стиле картин Анри Матисса.
Я выбрала Матисса, потому что его картины меня вдохновляют. Матисс является одним из ключевых художников модернистского движения, запомнившимся своим подходом к передаче эмоций через форму и цвет.
Нейросеть анализирует и воспроизводит ключевые элементы его художественного подхода, такие как композиция, цветовая палитра, формы и текстуры.
Это исследование позволяет интерпретировать стиль Матисса с помощью искусственного интеллекта, открывая новые возможности в искусствоведении и цифровом творчестве.
«Танец», 1910
Работы Анри Матисса
Итоговые изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Сгенерированные изображения
Мне кажется, модели удалось передать атмосферу, близкую к стилю Анри Матисса. Однако тела часто сгенерированы с искажениями, а цвета получаются более приглушёнными, в то время как у Матисса они яркие и выразительные.
Процесс обучения нейросети
Процесс обучения
Для обучения нейросети я собрала 315 картин Анри Матисса с онлайн-архива, привела к единому формату JPEG. Затем в среде Google Colab с поддержкой GPU я настроила окружение: установила необходимые библиотеки, загрузила изображения и задала instance и class prompts. После этого отрегулировала параметры обучения с использованием SDXL и указала пути для сохранения весов. Обучение модели LoRA прошло успешно — теперь она способна генерировать изображения в стиле Матисса при помощи заданного instance prompt.
Промты для создания изображений
Ссылка на яндекс диск с кодом
