Обучение генеративной нейросети под стиль Ван Гога
Концепция
В последние годы искусственный интеллект и машинное обучение стали важными инструментами в различных областях, включая искусство. Проект, посвященный обучению нейронной сети на основе картин Винсента Ван Гога, направлен на изучение и воспроизведение уникального художественного стиля этого выдающегося художника. Ван Гог, известный своими яркими цветами и эмоциональными композициями, оставил неизгладимый след в истории искусства.
Проект не только углубит понимание творчества Ван Гога, но и продемонстрирует возможности современных технологий в интерпретации и создании искусства
Цель проекта
Создать и обучить нейросетевую модель генерации изображений в стилистике Винсента Ван Гога на основе датасета из его работ.
Применение генеративной модели
Настройка модели состояла из нескольких этапов, среди которых сбор и обработка датасета из 66 картин Ван Гога, обучение модели с использованием Fine-tuning Stable Diffusion XL и применение методов DreamBooth и LoRA. LoRA. Все это позволило быстро и эффективно обучить модель. В процессе работы использовалась платформа Kaggle, что позволило применять облачные вычисления. Для обучения модели потребовалось 1000 шагов, без промежуточных. Модель базирована на https://github.com/huggingface/diffusers
Сгенерированные изображения
Исходный код
