Концепция
В проекте мне хотелось поразмышлять на тему разрушения как акта создания. Многие современные художники изучая рамки искусства обращаются к деструкции, как к методу выражения и трансформации. Я следую этому пути, рассматривая разбитые и разрушенные текстуры, как основу для визуального языка.
В проекте я обучила нейросеть эстетике разрушения — изучению форм трещин, надломов, деформаций и их последующей интерпретации в цельных композициях. Модель Stable Diffusion обучалась на изображениях разбитого стекла, мятого металла, рваной ткани, треснувшего дерева, пластика и т.д.
Цель — сформировать визуальный язык, в котором следы повреждения превращаются в элементы формы.
Исходные изображения
Для обучения была собрана папка со стоковыми изображениями различных поврежденных объектов (рваная бумага, потрескавшаяся керамика, разбитое стекло, рваная ткань и т.д.)
Список использованных инструментов:
— Stable Diffusion XL — обучение генеративной нейросети для изучения и воспроизведения эстетики разрушения; — LoRA — дообучение базовой модели под специфический визуальный стиль — Google Colab — выполнение кода — Adobe Photoshop — коллажирование изображений, обработка обложки
Процесс обучения
Сначала потребовалось загрузить все необходимые для работы библиотеки: diffusers, transformers и т.д. Они отвечают за обучение и генерацию изображений, а также за оптимизацию ресурсов при использовании видеокарты.
Далее нужно было подготовить датасет. Изображения должны быть квадратными, хорошего качества и с чётко различимыми признаками разрушения — трещинами, разломами, деформациями.
Их необходимо загрузить и проверить корректность отображения
Чтобы проверить, что нейросеть верно распознает фотографии к каждой из них были созданы подписи
Затем необходимо войти в систему Hugging Face, чтобы получить доступ к базовой модели Stable Diffusion и возможности сохранения результатов.
После этого были заданы основные параметры обучения — разрешение, чекпоинты и т.д.
После обучения модель была сохранена и использована для генерации изображений на основе текстовых запросов.
Генерация изображений
prompt = «minimalist vase made of broken glass pieces perfectly reassembled, sharp reflections, elegant symmetry, photorealistic»
С первого же запроса мне понравился результат. Текстура действительно превратилась в форму объекта, это вполне отражало концепцию
Я решила сгенерировать изображения как конкретных предметов на подобии выставочных экспонатов, так абстрактных "картин" с различными текстурами, чтобы отразить замысел разрушения, как акта создания в искусстве.
prompt = «chair designed from torn metal and cracked surfaces, balanced composition, modern design aesthetic, realistic lighting»
prompt = «ceramic bowl assembled from cracked fragments, visible seams, smooth lighting, calm atmosphere»
