Обучение генеративной нейросети: бабочки
Данный проект исследует обучение генеративной модели Stable Diffusion для создания высокореалистичных, детализированных и эстетически привлекательных изображений бабочек. Основное внимание уделяется глубокой передаче их анатомической точности, уникальных узоров крыльев и естественной красоты в различных природных контекстах.
На основе обширной и разнообразной подборки фотографий бабочек, включающей различные виды, ракурсы, условия освещения и природные ландшафты, нейросеть обучается изучению визуального языка бабочек:
• Анатомических особенностей: Точная передача форм тела, усиков, ног и, конечно, структуры крыльев. • Уникальных узоров и текстур: Воспроизведение сложнейших рисунков на крыльях, их цветовых переходов, а также микротекстуры чешуек. • Цветовой палитры и иризации: Имитация богатого спектра естественных оттенков, от ярких и насыщенных до нежных и пастельных, а также эффектов иризации, присущих многим видам. • Естественного взаимодействия с окружающей средой: Позиционирование бабочек в их естественных условиях (на цветах, ветках, в воздухе), с учетом освещения, глубины резкости и атмосферы природного ландшафта.
Главная цель — развитие способности нейросети генерировать фотореалистичные изображения бабочек, которые не только выглядят естественно, но и обладают художественной ценностью. А также обеспечение узнаваемости и биологической правдоподобности изображаемых видов и их естественных поз.
Для проекта был создан датасет, состоящий из 124 изображений бабочек в естественных условиях, в основном голубых
Процесс
Обучение нейросети
1. Инициализация среды: подключение необходимых библиотек, монтирование Google Drive к среде Google Colab, и настройка файловой структуры проекта путем указания путей к рабочим директориям.
2. Конфигурация обучения: определение CFG — структуры, содержащей основные гиперпараметры, управляющие ключевыми аспектами процесса обучения нейросети.
3. Модуль сбора данных: реализация утилиты для автоматического поиска и индексации изображений, которая рекурсивно сканирует указанную папку и собирает полные пути ко всем найденным изображениям с заданными расширениями.
4. Определение структуры данных: создание класса датасета, определяющего логику загрузки, предобработки и форматирования отдельных изображений для последующего использования в процессе обучения.
5. Подготовка модели: загрузка предварительно обученной модели Stable Diffusion и инициализация метода LoRA для кастомизации и адаптации модели к целевой задаче.
6. Цикл обучения: модель обрабатывает данные, оценивает ошибки и корректирует свои параметры для улучшения результатов.
7. Сохранение: итоговые параметры LoRA модели сохраняются для дальнейшего использования.
Генерация изображений
1. Инициализация рабочего окружения: импорт необходимых библиотек, подключение Google Drive к среде Google Colab, и настройка директорий для хранения входных и выходных данных.
2. Конфигурация параметров генерации: определение ключевых настроек, управляющих процессом создания изображений, включая параметры, влияющие на стиль, детализацию и композицию.
3. Подготовка генеративной модели: загрузка базовой модели Stable Diffusion и применение обученного LoRA адаптера для получения кастомизированной модели, готовой к генерации изображений.
4. Промпты: список текстовых описаний, определяющих, что должно быть изображено, задающих стиль, содержание и другие характеристики будущих изображений.
5. Механизм создания изображения: функция, определяющая пошаговую логику генерации одного уникального изображения на основе заданного промпта и настроек модели.
6. Автоматизация генерации: основной цикл, который последовательно запускает функцию генерации для каждого промпта из списка, обеспечивая создание серии изображений.
Результатом стала серия детализированных изображений бабочек, охватывающая множество видов, ракурсов и природных окружений. Эти изображения демонстрируют высокую степень реализма, точность в передаче уникальных узоров крыльев и богатой цветовой гаммы, а также естественность в контексте их обитания. Проект предлагает новое прочтение фотореалистичного искусства, где машинный интеллект способен воссоздать хрупкую и величественную красоту этих насекомых с художественной выразительностью.
Вывод
Изображения получились яркими и интересными. По композиции нареканий абсолютно нет, фотографии выглядят естественно. Но в вопросе точности анатомии все еще есть проблемы, если приглядываться можно распознать искуственный интеллект. В целом основная задача была выполнена и фотографии привлекают своей выразительностью, можно с легкостью утверждать, что по художественной ценности они превзошли свои референсы.
