
Проект посвящён созданию картин с цветами в стилистике художника Давида Бурлюка с помощью нейро-технологий.
Цель проекта — воссоздать экспрессию живописи Бурлюка, используя возможности генеративной модели Stable Diffusion.
Давид Давидович Бурлюк известен своей динамичной манерой письма, выразительными мазками, яркими цветами и особой стилизацией форм.
Серия цветочных изображений передаёт характерные черты стиля Бурлюка.
Примеры работ Д. Д. Бурлюка


Цветы художника:

Сгенерированные изображения
Нейро-картины представляют собой цветочные букеты, выполненные в экспрессионистской и постимпрессионистской манере.
На картинах хорошо сымитированы большие мазки, узнаваемые образы и виды цветов, разные локации и настроение. Изображения передают ощущение движения, будто растения находятся под порывами ветра. В некоторых вариациях цветов появляется ощущение слегка искажённой реальности, что сближает результат с наследием Бурлюка.
Также я заметил одну особенность: цвета на сгенерированных изображениях немного спокойнее, чем на оригинале. Автор изображал людей и архитектуру в более приглушенных тонах, а цветы любил писать очень яркими. Так как модель обучалась не только на картинах с цветами, итоговые изображения получились в пастельных цветах.
Методы генерации:
Использована модель Stable Diffusion XL с LoRA-файлом, обученным на репрезентативных изображениях картин Бурлюка.
В качестве описания (prompt) использовались ключевые слова: «photo collage in BURULUK style, flower field, sea, sunny, clouds».
Количество шагов генерации: 25, алгоритм DPM++ 2M Karras.
Дополнительной обработки не проводилось.
Описание применения генеративной модели
Искусственный интеллект применялся в рамках модуля «Создание инфраструктуры креативного производства инструментами ИИ» с целью воссоздания картин. Предварительно происходило обучение на 45 картинах художника Д. Д. Бурлюка.
Была использована модель Stable-diffusion-xl-base-1.0 через Kaggle Notebook и Hugging Face.
Ссылка на модель на Hugging Face: https://huggingface.co/Helouil/buruluk_style_LoRA
Ссылка на .ipynb файл