Идея проекта:
В основе моего проекта лежит стремление соединить природные формы и современные технологии в области архитектуры. Отправной точкой стали органические структуры морских ракушек — их геометрия, направленные спирали, системы укрепляющих рёбер и естественные механизмы адаптации к среде. Ракушка — это не просто декоративный объект: она является примером совершенной природной инженерии, выработанной эволюцией.
Замысел проекта заключается в обучении генеративной нейросети создавать архитектурный стиль, основанный на симбиозе морских форм и современных строительных технологий. Моя цель — сформировать у алгоритма способность интерпретировать принципы, присущие морским раковинам, не только визуально, но и конструктивно: понимать их логику роста, природные материалы, устойчивые структуры и переводить их в язык архитектуры будущего.
Проверка оборудования
проверка оборудования
установка библиотек
установка diffusers
Скачивание скрипта обучения
На данном этапе система автоматически формирует текстовые описания для каждого изображения при помощи модели компьютерного зрения BLIP. Алгоритм распознаёт содержимое снимков и генерирует к ним подписи на английском языке, дополняя их стилевым маркером «photo in my style». Затем каждая пара «изображение — описание» сохраняется в файл metadata.jsonl, тем самым формируя основной датасет для дальнейшего обучения нейросети. После завершения обработки модель BLIP выгружается из оперативной памяти, чтобы освободить ресурсы GPU.
скачивание скрипта обучения
Создание папки для данных
Загрузка изображений
Функция для просмотра изображений
просмотр загруженных файлов
Исходные данные для обучения: — 11 изображений современных архитектурных сооружений — 11 изображений морских ракушек со сложной геометрией — Общий датасет: 24 изображения, взятые с сайта Wikimedia с фильтром «No restrictions».
Ключевые элементы стиля: — Логарифмические спирали и золотые сечения — Органические формы — Перламутровые текстуры и природные цветовые палитры
функция для просмотра изображений
Модель для создания описаний
подготовка данных
создание метаданных
очистка памяти
настройка ускорителя
авторизация в Hugging Face
установка datasets
запуск обучения
проверка результатов
сохранение в Hugging Face Hub
Результаты
тестирование модели (получение новых изображений с помощью промпта)
Генерация проведена по тестовым промптам:
- «Жилое здание с ракушечной геометрией»
- «Здание в ракушечном стиле»
- «Башня в ракушечном стиле»
- «Футуристический город с ракушечной архитектурой»
- «Вилла в ракушечном стиле»
- «Общественное пространство с структурой морской ракушки»
- «Небоскреб с формой в ракушечном стиле»
«Жилое здание с ракушечной геометрией»
«Здание в ракушечном стиле»
«Башня в ракушечном стиле»
«Футуристический город с ракушечной архитектурой»
«Вилла в ракушечном стиле»
«Общественное пространство с структурой морской ракушки»
«Небоскреб с формой в ракушечном стиле»
Анализ результатов
Переданные архитектурные характеристики: — Спиральная организация пространства — здания демонстрируют кривые, вызывающие ассоциации с ракушками — Динамические фасады — ритмичные паттерны, напоминающие рост ракушек — Естественное освещение — световые решения, подчеркивающие органические формы
Соответствие концепции: Модель успешно усвоила принципы биомиметики, создавая архитектурные объекты, которые не просто копируют, а интерпретируют природные формы. Наиболее выразительные результаты получены в сферах общественных зданий и высотного строительства.
Процесс обучения: — Базовая архитектура: Stakle Riffusion XL 1.0 — Метод адаптации: Dreambooth с LoRA-адаптерами — Объем данных 22 изображения (11+11) — Параметры: 50 эпох, разрешение 384рх для умеренной нагрузки оперативной памяти, пакетная обработка
Использование генеративных технологий
Задействованные системы ИИ: — Stable Riffusion XL — базовая платформа для генерации изображений — BLIP — автоматическая аннотация обучающих данных — Dreambooth + LoRA — методы персонализации модели
