Цель проекта
Цель проекта-обучить генеративную нейросеть Stable diffusion для создания новых изображений в стиле немецкого художника-графика Альбрехта Дюрера. Я стремилась получить гравюроподобные изображения, в которых прослеживаются характерные особенности манеры Дюрера: четкая штриховка, контраст, детализация и анатомическая точность.
Исходный датасет
Для обучения был собран датасет из 170 изображений оригинальных работ Альбрехта Дюрера. Изображения: приведены к квадратному формату (1:1) путём добавления белых рамок; охватывают как его известные гравюры (например, Меланхолия I, Адам и Ева), так и менее известные офорты, рисунки и эскизы;
Примеры изображений из датасета
Обучение модели
Для обучения использовалась методика LoRA DreamBooth на базе модели stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0. Параметры обучения: max_train_steps=200 train_batch_size=1 fp16 , 8bit Adam , gradient_checkpointing — для экономии памяти
Вывод картинок из датасета
Загрузила модель BLIP для генерации текстовых описаний изображений
Сохранила картинки вместе с их путями
Сгенерила описания к изображениям
Сохраняем обученную модель на Hugging face
Полученные картинки
