Обучение нейросети стилю Ван Гога
ИДЕЯ
Винсент Ван Гог — один из самых узнаваемых художников в истории искусства, чьи работы отличаются экспрессивной манерой письма, яркими цветами и динамичными мазками. Его картины, как «Звёздная ночь», «Подсолнухи» и «Пшеничное поле с воронами», стали символами постимпрессионизма.
Цель проекта — обучить генеративную нейросеть воспроизводить уникальный стиль Ван Гora, создавать новые изображения, сохраняющие его характерные черты: густые фактурные мазки, цветовые сочетания и эмоциональную насыщенность.
ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРАТИВНОЙ МОДЕЛИ
Для обучения нейросети Stable Diffusion было выбрано 47 оцифрованных работ Ван Гога, включая его известные картины, этюды и наброски.
Я загрузила их в Google Colab и использовала ноутбук из лекций для тренировки Stable Diffusion с применением Dream Booth и LoRa.
В промптах акцент делался на описание типичных сцен, характерных для художника: сельские пейзажи, звёздное небо, интерьеры и портреты, с уточнением стилистических особенностей.
Модель основана на stable-diffusion-x1-base-1.0https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
ИТОГ РАБОТЫ
Нейросеть сумела воспроизвести не только технику, но и эмоциональную напряжённость, характерную для работ Ван Гога. В некоторых изображениях заметна его предрасположенность к преувеличенной перспективе и деформации пространства, что придаёт полотнам эффект «живого», почти пульсирующего изображения.
ВЫВОД
Благодаря обучению Stable Diffusion на произведениях Ван Гога была создана серия изображений, которые гармонично объединяют его уникальный стиль с возможностями современной генеративной графики.
Этот эксперимент показывает, как технологии искусственного интеллекта способны не только имитировать, но и творчески переосмысливать наследие великих художников, открывая новые горизонты для цифрового искусства.
