Зима в период Эдо

Утагава Хиросигэ — японский художник, писавший свои произведения в жанре укиё-э. Заинтересованная восточной художественной культурой, в частности японской, я взяла за основу своего проекта их особый стиль искусства, который передаёт меланхоличность и педантичность азиатской жизни. Утагава Хиросигэ жил в период Эдо и изображал на своих картинках повседневность: пейзажи и быт людей.Мне хотелось развить эту тему с помощью нейросетей и проверить может ли она сохранить эстетический баланс картин художника в серии генераций посвящённых зиме. Так, моя тема — японская зима в стиле полотен Утагавы Хиросигэ.

Основой для обучения стали 52 картины художника, обрезанные соотношением 1:1.

1. Hiroshige-style ukiyo-e print. A full moon over a snow-covered rice village, thatched roofs, smoke from chimneys, bare trees, silhouettes of mountains, deep indigo night sky, quiet contemplative mood.2. Woodblock print in the style of Utagawa Hiroshige. A curved wooden bridge over a frozen river, heavy snow falling, a lone traveler with an umbrella crossing, distant mountains in pale indigo, muted winter palette, ukiyo-e, Edo period.

3. Hiroshige-style print. Travelers in conical hats walking through a snowy bamboo and pine forest, footprints in snow, layered depth, indigo and white palette, Edo period atmosphere.4. Ukiyo-e print after Hiroshige. A small fishing village on a snowy coast, boats pulled ashore, nets hanging, fishermen in straw capes, calm gray sea, falling snowflakes, muted earthy colors.

5. Hiroshige-style woodblock print. A snowy night street in old Edo, paper lanterns glowing warm orange, figures in kimono with umbrellas, snow piled on rooftops, contrast of warm and cold tones.6. Woodblock print in Hiroshige’s style. Red-crowned cranes standing in a snow-covered field, bare reeds, soft mist, pale winter sky, delicate linework, Japanese ukiyo-e aesthetic.

7. Ukiyo-e woodblock print after Hiroshige. A frozen lake with Mount Fuji in the distance, snow on the slopes, a small shrine on the shore, pale pink and blue sky, serene winter scene.8. Ukiyo-e woodblock print after Hiroshige. A frozen lake with Mount Fuji in the distance, snow on the slopes, a small shrine on the shore, pale pink and blue sky, serene winter scene.

9. Hiroshige-style ukiyo-e print. A white fox walking through snow near a torii gate, red gate contrasting with white landscape, bare trees, falling snow, mystical quiet atmosphere.10. Woodblock print after Hiroshige. Snow falling over terraced rice fields in winter, frozen water reflections, a farmer returning home, distant village, layered hills, soft gray and blue palette.

Итак, на основе 10 изображений, сгенирированых обученной моделью, можно сказать следующее.Основа стиля художника — графический минимализм, чёткие тонкие контуры, сочетание подробной прорисовки мелких деталей с почти однотонными заливками. В основе сюжетов лежат пейзажи японских гор, рек и городов и также люди и животные. Присутствуют подписи на японском по краям.Обученная модель хорошо повторяет общий стиль и атмосферу картин, нейросеть передаёт цветовую палитру, преображая её в зимнюю без потери характера художника. Кроме того, большие фрагменты и текстуры тоже переданы довольно точно. Однако, когда модель переходит к более мелким деталям: людям, листьям и домам — точность теряется, они сливаются друг с другом и теряют целостность. Также японские подписи по бокам начинают расплываться и терять свое расположение.Таким образом, у нейросети получилось сделать изображения в тематике зимы, сохраняя её на каждой картинке, при этом она не потеряла характерную цветовую гамму, а также изображения не повторяют друг друга, несмотря на узость темы, имеют разные планы и ландшафты, но более мелкие детали, а также текст оставляют желать лучшего.

Для начала я собрала датасет из работ Утагавы Хиросигэ, все работы были взяты из открытых источников. Зашла в Google Colab c GPU T4 установила всё необходимое. С Hugging Face скачала помощник LoRA. Далее приступила к обучению генеративной модели Stable Diffusion, загрузила датасет и корректировала все ошибки с помощью консультации с Chat GPT. Далее подождала обучения модели LoRA, скорректировала точность передачи изображения, подготовила промпты с одинаковой структурой, первые изображения получались криво, я подправила точность и попробовала сгенерировать несколько раз. В итоге выявила оптимальный вид промпта и создала 12 изображений, из которых отобрала 10.

При создании проекта был также использован Chat GPT для помощи в написании промптов и исправления некоторых ошибок в коде.