Обучение нейросети для создания картин в стиле работ Джейкоба Бэннона
Целью данного проекта является исследование возможностей нейронных сетей в области художественной генерации изображений.
Я создал модель, способную понимать и воспроизводить уникальный стиль американского художника, поэта и музыканта Джейкоба Бэннона, известного своими сюрреалистичными и зачастую мрачными работами.
Бэннон известен своими запоминающимися образами, часто включающими человеческие тела и лица, кости, черепа, цветы, яркие цвета и различные текстуры.
Художник
Джейкоб Бэннон (родился 15 октября 1976 года) — американский музыкант, вокалист, автор текстов и график металкор-группы Converge.
Он является соучредителем и владельцем звукозаписывающего лейбла Deathwish Inc. и автором многих визуальных работ для независимых музыкантов в жанрах панк-рок и хэви-метал.
Бэннон также сочинял и исполнял экспериментальную музыку в составе Supermachiner с Райаном Паркером, а в последнее время — в составе Wear Your Wounds.
Примеры оригинальных работ
Для обучения нейронной сети использовался датасет, состоящий из изображений, представляющих собой репрезентативную выборку работ Бэннона.
Результаты генерации
Итоговая серия сгенерированных изображений демонстрирует как успехи, так и ограничения нейронной сети в имитации стиля Джейкоба Бэннона.
В целом, модели удалось уловить некоторые ключевые элементы, характеризующие его творчество, однако не все аспекты были воспроизведены с одинаковой точностью.
Нейронной сети удалось воспроизвести характерную для Бэннона цветовую палитру. Сгенерированные изображения часто имеют мрачную и тревожную атмосферу, свойственную оригиналу.
В некоторых изображениях нейросеть успешно воспроизводит типичные для Бэннона композиционные решения, такие как использование центральной перспективы, акцент на фигурах в масках и создание ощущения замкнутого пространства. Однако, в других изображениях композиция выглядит более хаотичной и менее структурированной.
Модели удалось передать некоторые текстурные особенности, такие как шероховатость, зернистость. Однако, детализация текстур оставляет желать лучшего, особенно в сравнении с оригинальными работами Бэннона.
Код и процесс обучения
Ниже представлена ссылка на архив на Яндекс Диске в котором находится датасет оригинальных изображений и ноутбук с кодом.
За основу обучения был взят ноутбук в google colab предоставленный на курсе по обучению нейросетей.
