Seaforest
Концепция проекта
Создание гибридной визуальной вселенной, где океанские глубины и лесные массивы сливаются в единую экосистему. Исследование возможности симбиоза морской и лесной флоры/фауны через генеративные технологии.
Исходные изображения для обучения
Источники и права использования: - Фотографии лесных массивов и древесной коры - Фотографии морских пейзажей и акул с ресурсов с открытой лицензией - Изображения мха и подводной растительности из личного архива Все фотографии были собраны из Wikimedia с тегом «No restrictions»
Результирующая серия изображений
На основе промптов получена серия из 6 изображений: 1. «deep sea forest» — Лазурный подводный пейзаж с элементами, напоминающими водоросли и лесную гущу 2. «forest in the ocean» — Деревья, растущие в болотистой океанской среде с преобладанием зеленых тонов 3. «moss-covered shark, aquatic creature with forest camouflage» — Акула с моховой текстурой кожи в лесном окружении 4. «ocean bottom made of tree bark» — Текстура древесной коры с лазурными вкраплениями морской воды 5. «trees on the ocean bottom» — Небольшие деревья, произрастающие из песчаного дна с водными отражениями 6. «woodland aquarium with bark-patterned marine life and forest flora» — Текстура зеленых кораллов, напоминающих лесную растительность
Развернутый комментарий результатов
Анализ соответствия концепции Проект успешно демонстрирует симбиоз океанской и лесной экосистем. Модель усвоила ключевые принципы гибридизации: Переданные элементы стиля: - Цветовая интеграция — Лазурные тона океана органично сочетаются с зелеными оттенками леса - Текстуральное слияние — Моховая текстура успешно перенесена на морских обитателей - Структурная адаптация — Древесные формы естественно вписаны в подводный ландшафт.
Визуальный анализ изображений Изображение 1 («deep sea forest»): - Преобладание лазурных тонов создает эффект подводного мира - Вертикальные элементы напоминают одновременно и водоросли, и деревья — Световые эффекты имитируют преломление света в воде Изображение 2 («forest in the ocean»): - Ярко-зеленая палитра объединяет лесную и болотную эстетику - Деревья демонстрируют адаптацию к водной среде - Композиция сохраняет глубину лесного пейзажа Изображение 3 («moss-covered shark»): - Успешный перенос моховой текстуры на кожу акулы - Естественная интеграция хищника в лесное окружение - Сохранение узнаваемости обеих концепций Изображение 4 («ocean bottom made of tree bark»): - Абстрактная интерпретация гибридной текстуры - Лазурные пятна создают эффект подводного освещения - Древесная структура доминирует при морском колорите Изображение 5 («trees on the ocean bottom»): - Интересная перспектива «вид сверху» - Отражения на песке усиливают водную тематику - Миниатюрные деревья создают эффект подводного сада Изображение 6 («woodland aquarium»): - Коралловые структуры, напоминающие лесную растительность - Удачное цветовое решение в зеленой гамме - Естественное слияние двух биомов
Техническая реализация
Процесс обучения Архитектура и параметры: - Базовая модель: Stable Diffusion XL 1.0 - Метод адаптации: Dreambooth с LoRA - Размер датасета: 24 изображения - Количество шагов: 100 - Разрешение: 512×512 пикселей
Описание процесса Обучение проводилось на сбалансированном датасете, содержащем равное количество лесных и океанских изображений. Для улучшения качества результатов использовалась техника gradient checkpointing и 8-битная оптимизация.
Описание применения генеративной модели
Использованные модели ИИ: 1. Stable Diffusion XL 1.0 - Ссылка: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 — Цель: Базовая архитектура для генерации изображений 2. BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training) - Ссылка: https://huggingface.co/Salesforce/blip-image-captioning-base — Цель: Автоматическая аннотация обучающих изображений 3. Dreambooth + LoRA методик - Цель: Эффективная персонализация базовой модели под специфический стиль
