Обучение генеративной нейросети на картинах Анри Матисса

Целью моего проекта было обучить нейросеть Stable Diffusion создавать изображения, основываясь на стиле картин Анри Матисса.

Я выбрала Матисса, потому что его картины меня вдохновляют. Матисс является одним из ключевых художников модернистского движения, запомнившимся своим подходом к передаче эмоций через форму и цвет.

Нейросеть анализирует и воспроизводит ключевые элементы его художественного подхода, такие как композиция, цветовая палитра, формы и текстуры.

Это исследование позволяет интерпретировать стиль Матисса с помощью искусственного интеллекта, открывая новые возможности в искусствоведении и цифровом творчестве.

Мне кажется, модели удалось передать атмосферу, близкую к стилю Анри Матисса. Однако тела часто сгенерированы с искажениями, а цвета получаются более приглушёнными, в то время как у Матисса они яркие и выразительные.

Для обучения нейросети я собрала 315 картин Анри Матисса с онлайн-архива, привела к единому формату JPEG. Затем в среде Google Colab с поддержкой GPU я настроила окружение: установила необходимые библиотеки, загрузила изображения и задала instance и class prompts. После этого отрегулировала параметры обучения с использованием SDXL и указала пути для сохранения весов. Обучение модели LoRA прошло успешно — теперь она способна генерировать изображения в стиле Матисса при помощи заданного instance prompt.

Код