Original size 507x700

Обучение нейросети стилю Сурикова

PROTECT STATUS: not protected
4

Идея проекта

Василий Суриков — один из величайших русских живописцев, мастер масштабных исторических полотен, в которых глубина психологического анализа сочетается с монументальностью композиции. Его работы — это не просто изображения прошлого, а драматические спектакли на холсте, где каждая деталь, жест, цветовой акцент работают на создание мощного эмоционального воздействия. В этом проекте я хочу исследовать, способна ли генеративная нейросеть не просто имитировать технику Сурикова, но уловить саму суть его стиля — ту эпическую мощь, которая превращает историческое событие в вневременной символ.

big
Original size 544x700

Images from Dataset VAN GOGH

big
Original size 507x700

Images from Dataset VAN GOGH

Original size 800x545
Original size 800x464

Images from Dataset VAN GOGH

Original size 800x598
Original size 585x700

Images from Dataset VAN GOGH

Обучение проводилось в Google Colab на основе Stable Diffusion применением Dream Booth И LoRa. Использовался датасет из 33 картин Сурикова. Модель обучалась в течение 500 шагов.

Модель основана на stable-diffusion-xl-base-1.0 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0

0
0
0

Вывод

Проект показал, что генеративные нейросети способны улавливать ключевые особенности художественного стиля Василия Сурикова — его энергичную живописную манеру, сложную композицию и эмоциональную глубину. Хотя модель не всегда идеально справляется с детализацией в многофигурных сценах, она успешно создает работы, которые можно рассматривать как «альтернативные исторические полотна» в духе великого мастера.

код

Обучение нейросети стилю Сурикова
4
We use cookies to improve the operation of the HSE website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fou...
Show more