Original size 2480x3500

DURER

PROTECT STATUS: not protected
The project is taking part in the competition

Концепция

«DURER» — мой лонгрид, полностью опирающийся на творчество известного гравёра 15 века, Альбрехта Дюрера.

Гравюра Альбрехта Дюрера // Моя генерация (промт: dragon fantasy creature, medieval manuscript style, fine line work)

Идея — на время стать учеником в мастерской, и создать работы, подражающие мастеру. Вообще, я хочу в собственных целях использовать полученные генерации, потому что сама время от времени копирую гравюры Дюрера. Поэтому генерации я намеренно создавала без отхода от тем художника, поскольку мне очень импонирует эта эстетика: средневековый мир, драконы, соборы, ады.

Исходный датасет

Для обучения модели я собрала 113 квадратных изображений с работами Альбрехта Дюрера, исключительно гравюр.

Original size 2451x800

Результат

Промт: portrait of a knight in armor, renaissance style, detailed cross-hatching // portrait of a woman with braided hair, renaissance portrait, detailed

Original size 1024x1024

Промт: a self-portrait with hat, precise shading, 15th century technique

Original size 3094x1024

Промт: city landscape with buildings, urban scene in Dürer style, engraving // botanical study of flowers and plants, monochrome, scientific illustration // mythological scene with angels and clouds

Промт: a cathedral with intricate gothic details, black and white engraving, fine lines // still life with skull and books, memento mori, renaissance symbolism

0

Промт: Limbo, the first circle of hell, virtuous pagans in darkness, renaissance engraving style // Lust, the second circle, souls swept by eternal storm, dramatic winds, detailed cross-hatching

Original size 1024x1024

Промт: forest with deer and trees, detailed engraving, black and white

Original size 3127x1024

Промт: Damned souls climbing burning mountain, purgatory, angels at top, renaissance composition // Demons tormenting sinners with pitchforks, fire and brimstone, detailed cross-hatching

Так модель обучилась. Я довольна результатом, потому что изображения получились очень детализированнми, действительно сохранившими исходный стиль из подборки. Особенно качественными, на мой взгляд, получились портреты: артефактов очень мало, и сначала невооружённым глазом можно принять генерацию за полноценную работу мастера: тонкая штриховка, мельчайшие детали, профессиональная игра со светом. Во многих генерациях даже сохранились поля у работы и текстура бумаги! Трудности возникли разве что с изображением толпы людей, в которой они сливаются в бесформенное нечто, однако в контексте картины это уместно, потому что это ад, и получился зловещий эффект.

Процесс обучения

Сначала я проверила доступность GPU и установила необходимые библиотеки: diffusers, transformers, accelerate, а также скачала скрипт обучения Dreambooth LoRA для SDXL. + проверила папку ./durer_dataset/ на наличие изображений с разными расширениями (.jpg, .png, .jpeg) и убедилась, что все файлы на месте.

Потом я загрузила модель BLIP и сгенерировала автоматические подписи к каждому изображению, создав файл metadata.jsonl с путями и промтами для обучения. Также настроила окружение: очистила память, сконфигурировала accelerate с параметрами fp16 и авторизовалась в Hugging Face для доступа к моделям.

Затем запустила обучение LoRA через accelerate launch с параметрами: базовая модель SDXL, разрешение 512, batch=1, gradient_accumulation=8, 300 шагов и сохранение чекпоинтов каждые 50 шагов, а также использовала оптимизации --use_8bit_adam, --gradient_checkpointing и --mixed_precision fp16, чтобы обучение прошло на видеокарте с 14–16 ГБ памяти.

И финально, я добавила блок очистки, который удаляет старые чекпоинты и сбрасывает память, чтобы можно было перезапустить обучение с новыми параметрами и загрузила обученную LoRA, применила её к модели SDXL и сгенерировала серию изображений в стиле Дюрера по промтам, начинающимся с триггер-фразы «artwork in Albrecht Dürer style».

Применение генеративной модели

В генерации кода мне помогал ИИ — Qwen 2.5

DURER
Project created at 23.03.2026
We use cookies to improve the operation of the website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fo...
Show more