1. Концепция
Давид Штеренберг — советский живописец и график, один из значительных фигур авангардного искусства начала XX века.Он известен своими «плоскими» натюрмортами, соединяющие в себе два художественных направления: кубизм и экспрессионизм.
Автопортрет Давида Штеренберга, 1930 г.
Этот проект создан для исследования возможности генеративного ИИ в интерпретации художественного языка натюрмортов Давида Штеренберга.Целью является обучение модели в создании новых изображений-картин, основанных на характерных особенностях художника в живописи: изображения и формы бытового или съедобного предмета в плоскости и простоте, а также умения работать с крупными цветовыми пятнами.Модель была придумана за ради инструмента к художественным экспериментам, она позволяет создавать новые вариации натюрмортов, исследовать композицию, особые сочетания цветов и даже в какой-то степени позицию авангардного творчества.
2. Исходные изображения
В основе проекта лежат натюрморты Давида Штеренберга (1881–1948 гг.).*Авторские (имущественные) права защищаются в течение срока жизни автора произведения и 70 лет после его смерти.
Картина Д. Штеренберга «Натюрморт с синим кофейником», 1913–1914 гг.
Картины Д. Штеренберга «Селёдки», 1917–1918 гг. и «Натюрморт с конфетами», 1919 г.
Картина Д. Штеренберга «Губка и мыло», 1919 г.
Картины Д. Штеренберга «Простокваша», 1919 г. и «Пирожное» 1919 г.
Картины Д. Штеренберга «Натюрморт с капустой», 1920 г. и «Натюрморт с бисквитами» 1927 г.
3. Результат серии
На основе промтов получена серия из 7-ми изображений-картин:
«Ваза»
«Сельдь и вишня»
«Натюрморт груша с ложкой на тарелке»
«Яблоки»
«На жёлтом столе»
«Натюрморт с хлебом»
«Виноград»
4. Комментарий к результатам
Проект успешно демонстрирует возможность интерпретации художественных приёмов художника Давида Штеренберга: простота и обыденность вещей, плоскостность и особенность ощущения пространства в композиции, ясность структуры и фактуры, а также разнообразие цветовых пятен.Генерации оцениваются по стилистическому сходству с исходными произведениями.Полученные изображения позволяют исследовать, как модель использует изученные визуальные особенности при создании новых натюрмортов.
5. Техническая реализация
Основа и параметры:1. Базовая модель: Stable Diffusion XL 1.0 2. Метод адаптации: DreamBooth с LoRA 3. Размер датасета: 43 изображения натюрмортов Давида Штеренберга 4. Количество шагов обучения: 500 5. Разрешение изображений: 512 × 512 пикселей 6. Среда обучения: Google Colab
Для настройки использовались методы DreamBooth и LoRA. Для снижения требований к видеопамяти применялись gradient checkpointing и 8-битная оптимизация AdamW. Вычисления выполнялись в формате FP16 с использованием библиотек Diffusers и Datasets. После обучения полученные веса LoRA подключались к базовой модели для генерации новых изображений по текстовым запросам.
6. Описание применения генеративной модели
Использованные модели ИИ:1. Stable Diffusion XL 1.0 Исходная модель для генерации изображений 2. DreamBooth и LoRA Для адаптации модели к визуальным особенностям исходной подборки 3. BLIP Для автоматического создания текстовых описаний обучающих изображений 4. ChatGPT Для написания односоставных промтов для генерации изображений
