Обучение генеративной нейросети — Юрген Греве
Концепция проекта
Проект направлен на исследование возможностей генеративных нейросетей в воспроизведении уникального стиля современного художника Юргена Греве (Juergen Grewe). Его работы балансируют между сюрреализмом, гротеском и тонкой психологической выразительностью, создавая тревожные, но завораживающие визуальные нарративы. В своих работах, особенно в портретах, Греве использует контрастные цветовые решения, деформированные черты лица, градиенты и паттерны, что делает его стиль одновременно узнаваемым и сложным для имитации.
Юрген Греве создает собственную визуальную вселенную, где смешиваются элементы сюрреализма, экспрессионизма и современной цифровой эстетики, но при этом остается абсолютно узнаваемым. Греве намеренно разрушает рамки традиционного восприятия, предлагая зрителю тревожные, гипнотически притягательные образы.
JUERGEN GREWE
Цель проекта — проверить, способна ли дообученная генеративная модель не только воспроизводить ключевые элементы его эстетики, но и создавать новые оригинальные иллюстрации, сохраняющие дух его работ.
JUERGEN GREWE
JUERGEN GREWE
Перед обучением модели стилю Юргена Греве я подготовила датасет из 90 работ художника, тщательно отобрав наиболее характерные примеры и обрезав их до квадратного формата 256×256. Для улучшения качества обучения я увеличила количество шагов с 500 до 750 и использовала кастомный промпт JUERGEN_GREWE style, подчеркивающий ключевые особенности его манеры.
Описание применения генеративной модели и обучение нейросети
Я начала с проверки доступности GPU и установки необходимых библиотек — diffusers, transformers и других инструментов для работы со Stable Diffusion и LoRA. Для обучения модели я подготовила датасет из 90 работ художника, скачанных с его персонального сайта-портфолио и страниц в социальных сетях. Все изображения были приведены к квадратному формату для единообразия. Чтобы автоматизировать процесс создания текстовых описаний, использовала модель BLIP, дополняя каждое описание фразой «JUERGEN_GREWE style».
Промты: «JUERGEN_GREWE style, couple cooking», «JUERGEN_GREWE style, grandmother knitting»
В качестве базовой модели взяла Stable Diffusion XL (https://stabledifffusion.com/ru/), которую дообучила с применением техники LoRA. После завершения обучения модель была сохранена и загружена на Hugging Face Hub. Для тестирования использовала различные промпты («fisherman with net», «neighborhood houses» и другие), добавляя к каждому указание на стиль художника. В работе мне помогали: ChatGPT (https://chatgpt.com/) — с генерацией идей для промптов, и DeepSeek Chat (https://chat.deepseek.com/) — с доработкой кода.
Сравнение сгенерированных и оригинальных работ
Промт: «JUERGEN_GREWE style, old man smiling»
Итоговые результаты оказались неоднозначными — модель не смогла полноценно воспроизвести характерные элементы стиля художника — острые углы паттернов и контрастные градиенты.
Промт: «JUERGEN_GREWE style, artist painting»
В работах сохранилось свойственное масляной живописи оформление, отличное от оригинального стиля. Однако некоторые ключевые черты (деформация форм и черт лица в портретах, фрагментарность композиции) модель усвоила, что придало результатам необычное звучание.
Промт: «JUERGEN_GREWE style, girl with braids»
Результирующая серия изображений
Промт: «JUERGEN_GREWE style, man reading newspaper»
Промт: «JUERGEN_GREWE style, woman drinking tea»
Промт: «JUERGEN_GREWE style, nurse at work»
Промт: «JUERGEN_GREWE style, barber cutting hair»
Промт: «JUERGEN_GREWE style, musician with guitar»
Промт: «JUERGEN_GREWE style, man on bicycle»
Промт: «JUERGEN_GREWE style, woman sewing»
Паттерны
В процессе работы с моделью получилась любопытная серия работ, выходящая за рамки привычного стиля художника — паттерны и пейзажи, которые он никогда не создавал в своей практике. Сгенерированные паттерны получились неожиданно выразительными — нейросеть перенесла характерную для художника ломаную геометрию и контрастные переходы цвета на повторяющиеся орнаментальные структуры. Хотя в оригинальных работах Юргена Греве нет ничего подобного, ИИ сумел вычленить его стилистические приемы и применить их к абстрактным композициям. Получились динамичные текстуры, где узнается рука мастера в искаженных линиях и резких цветовых скачках, но сам принцип бесконечно множащихся элементов совершенно чужд его авторской манере.
Пейзажи
Что касается пейзажей, то здесь нейросеть создала особенно парадоксальные работы — городские и природные ландшафты будто пропущены через призму видения Греве. Горы рассыпаются на геометрические блоки, деревья искривляются под неестественными углами, а здания теряют архитектурную логику, сохраняя лишь узнаваемую «рваную» фактуру.
Вложения
Папка на гугл-диске со всеми исходными материалами: https://drive.google.com/drive/folders/1jZFs0E4ut5BnYq3e8y4HGvncl8qe1FeO?usp=sharing
