Боттичелли. Обучение генеративной нейросети
Суть проекта
На стыке классического искусства и современных технологий родился эксперимент — создание искусственного интеллекта, способного воссоздать неповторимую эстетику флорентийского мастера XV века. Этот проект стремится «научить» нейросеть понимать и воспроизводить визуальную поэтику Сандро Боттичелли — художника, чьи произведения стали символами итальянского Возрождения. Алгоритм погружается в мир изящных линий, летящих драпировок и мифологических сюжетов, анализируя цифровые копии полотен великого мастера. Через математические модели и сотни часов вычислений машина постигает то, что прежде считалось исключительно человеческим — способность улавливать и воспроизводить художественный стиль.
Технологический процесс
Путь от пикселей к искусству включает следующие этапы: Формирование датасета — кураторский отбор 120+ изображений, максимально отражающих характерные особенности мастера Архитектурное решение — адаптированная модель StyleGAN с элементами VAE для передачи тонких нюансов композиции Обучение системы — итеративный процесс с постоянной корректировкой весов для более точного воспроизведения стилистических деталей Тестирование и генерация — создание новых изображений и их анализ экспертами в области искусства.
Поэтика Боттичелли. Что учится видеть AI
Визуальный язык Боттичелли отличается несколькими уникальными характеристиками:
Линеарность и грация — плавные, текучие контуры формируют основу композиции Эфирная красота — удлиненные пропорции фигур с тонкими чертами лица и хрупкой конституцией Неоплатонизм образов — философская глубина, скрытая за внешней декоративностью Золотистые волосы — характерная спиральная структура локонов с мягким светом Цветочные мотивы — обилие растительных элементов с символическим значением Светлая палитра — преобладание нежных, пастельных оттенков с акцентами киновари и золота
Сандро Боттичелли: «Портрет молодой женщины» (1480) / «Весна» (1482) / «Портрет неизвестного с медалью»(1475)
Код
Для начала я устанавила необходимые библиотеки для работы с нейросетями и генерацией изображений.
Далее создала папку для хранения изображений в стиле Боттичелли и загрузила в нее изображения из локального компьютера.
Запустила процесс обучения нейросети на основе загруженных изображений и их описаний, загрузила обученную модель и использую её для генерации новых изображений по заданному описанию (промпту).
Результаты и рефлексия
Сгенерированные нейросетью изображения представляют собой любопытный гибрид — технологическую интерпретацию эстетики XV века. В лучших работах заметно успешное воспроизведение фирменной «боттичеллиевской» грации и меланхоличности, в то время как в менее удачных экспериментах проявляются специфические искажения, свойственные именно машинному творчеству.
Изображения получились спокойными и изящными, что характерно стилю Боттичелли. Даже в изображении пейзажей, которых художник практически не писал, прослеживаются его цветовая гамма и композиция.
При детальном рассмотрении заметны трудности алгоритма с передачей: — Анатомической достоверности при сохранении стилизации — Тонких эмоциональных состояний персонажей — Логики складок на драпировках
Вывод
Современные генеративные модели (DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion) продвинулись далеко в имитации визуальных стилей, но подлинное понимание культурных контекстов остается прерогативой человека. В этом парадоксальном противоречии и заключается ценность подобных исследований — они одновременно демонстрируют мощь искусственного интеллекта и подчеркивают уникальность человеческого творчества.
Блокнот
Диск со всеми картинками
