идея проекта
Целью моего проекта было обучить модель генеративной нейросети Stable Diffusion моему композиционному стилю и вёрстке, которую я применяю на своём дипломном проекте N.E-st project.
Как автор проекта я занимаюсь почти всеми аспектами разработки самостоятельно, а значит обучение собственной модели потенциально может автоматизировать поиск референсов и бесшовно имплементировать их в процесс построения композиции на основе сгенерированный композиции модели, что в рамках рабочего процесса может выиграть мне дефицитное время, которое я могу уделить другим вещам.
датасет
фрагменты датасета
Для процесса обучения я собрала датасет из примеров своей авторской вёрстки по уже имеющейся айдентике проекта: композиции из слайдов презентации, питч-документов, OnePager’ов, обложек и плакатов.
Я также адаптировала имеющиеся материалы под формат 1:1.
результат
варианты обложек и титульных слайдов
В результате получилась модель, способная упростить дальнейший процесс композиционной сборки слайдов, плакатов, и прочих материалов, которым требуется вёрстка.
варианты текстовых блоков для шаблона сайтов и питч-документов
На приложенных материалах представлено, как модели удалось адаптировать мой 16:9 формат под квадрат 1:1. Видно, что нейросеть взяла за основу заднего фона на многих фотографиях один из артов игры, делая на нём текстурный акцент.
варианты оформления OnePager
Работа с такой моделью позволит меньше заниматься поиском референсов при создании, поскольку она представляет из себя компиляцию моего визуального стиля и сразу задаёт стилистическое единство серии.
Для поиска композиционных референсов я обычно пользовалась ресурсом Pinterest, теперь же, при новых вводных, этот шаг упрощается и автоматизируется.
варианты оформления текстовых блоков для презентаций
процесс обучения
Для создания модели я использовала предоставленный в рамках курса код и адаптировала его под нужды проекта, не отступая от основной структуры.
использованные для обучения параметры
Кроме прочего, модель имеет потенциал масштабирования, и при дополненном датасете в будущем может создавать более разноплановые изображения.
Для обучения была использована модель Stable Diffusion XL и инструменты LoRA х DreamBooth.
описание применения генеративных моделей
Помимо обученной нейросети, ГенИИ использованы не были. Весь текст в проекте, концепция, и описание применения были написаны автором самостоятельно.
