Обучение генеративной нейросети на картинах Альберта Блоха
КОНЦЕПЦИЯ
Данный проект сосредоточен на обучение нейросети, способной интерпретировать и воспроизводить визуальные стили, присущие выдающимся мастерам искусства.
Для обучения нейросети используется обширный архив произведений известных художников. Основой данного проекта стали работы Альберта Блоха.
Альберт Блох — немецкий и американский художник, представитель экспрессионизма и сюрреализма. Он известен своими яркими, эмоциональными работами, которые часто исследовали внутренний мир человека и социальные проблемы своего времени.
Его стиль характеризуется яркой колоритностью и экспрессивной манерой письма, которая передает глубокие эмоции и психологические состояния персонажей.
Он часто использует символику и метафоры, чтобы создать многослойные смысловые конструкции и углубить восприятие событий.
В его картинах простая динамика и ощущение движения подчеркиваются смелыми линиями и композицией, создающими напряжение и энергетику.
ЦЕЛЬ
Целью данного проекта было разработать и обучить модель нейронной сети для генерации изображений в стиле Альберто Блоха, используя датасет, составленный из его произведений.
СЕРИЯ СГЕНЕРИРОВАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Промты: «in ALBERT BLOH PAINTINGS style portrait of a man», «in ALBERT BLOH PAINTINGS style, a melancholic young woman with piercing blue eyes, her face half-shrouded in dramatic shadows, wearing a»
in ALBERT BLOH PAINTINGS style still life with flowers
ALBERT BLOH style portrait of a Weimar-era actress with kohl-rimmed eyes, porcelain skin against dar
ALBERT BLOH style still life: decomposing fruit turning into ears, melting watch on chessboard with
ALBERT BLOH style Kafka’s Metamorphosis: human-faced beetle Gregor Samsa, distorted family in endles
ПРОЦЕСС РАБОТЫ
Концепция проекта включает в себя использование SDXL_DreamBooth_LoRA для обучения нейросети на основе искусства Альберта Блоха. Процесс начинается с настройки Colab-блокнота для работы с SDXL DreamBooth LoRA, в котором происходит настройка GPU и установка необходимых библиотек.
Далее формируется база данных, состоящая из собранных и обрезанных изображений в квадратном формате, которая загружается в соответствующую папку. Затем происходит генерация изображений общего класса, подготовка данных для обучения и финальная тренировка LoRA — небольшого набора дополнительных параметров, адаптирующих SDXL к специфике стиля Альберта Блоха.
В завершение, обученная LoRA используется для создания новых изображений, перенимающих визуальные характеристики произведений великого художника.
На первом этапе нам необходимо собрать базу данных из изображений и почистить их от лишних элементов
Загружаем базу данных с изображениями
Также выбираем архитектуру нейросети
Как выглядит база данных изображений
Выставляем все необходимые настройки перед обучением нейросети
Визуальная оценка качества полученных изображений
ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕРАТИВНОЙ МОДЕЛИ
— Для генерации промтов был использован ChatGPT — Для улучшения качества изображений была использована Ai Image Enhancer —Для исправления нюансов в коде был использован DeepSeek
