Обучение генеративной нейросети под стиль Германа Гессе

Акварельные работы Герман Гессе — это продолжение его литературного мира, перенесённое в цвет и форму. Его пейзажи и воображаемые пространства строятся на прозрачных слоях, мягких переходах и внутреннем ритме, где важнее состояние, чем точность или детализация.

Выбор такой цели напрямую связан с природой живописи Гессе: она не стремится к академической точности и функционирует как медитативная практика — способ фиксировать состояние и настроение. Поэтому основной концепт проекта — не воспроизведение конкретных ландшафтов, а попытка перенести этот принцип в генерацию: текучесть формы, многослойность цвета и атмосферность изображения. В этом смысле модель работает как среда для проявления визуального состояния.

В процессе обучения использовалась серия пейзажных промптов, описывающих природные сцены с разной атмосферой и светом. Важным было не только разнообразие сюжетов, но и акцент на состояниях среды — туман, мягкий свет, закат, рассвет, ветер, влажность воздуха.

Примеры промптов: serene river flowing through meadows; foggy moorland with solitary tree; peaceful rice terraces at sunrise; dramatic sky over prairie.

В результате генерации удалось добиться изображений, которые не воспроизводят пейзажи буквально, а интерпретируют их через акварельную эстетику. На представленных изображениях видно, что формы упрощаются и обобщаются, контуры становятся мягкими и слегка размытыми, а цвет работает слоями. Пространство часто теряет линейную перспективу и становится более плоскостным и декоративным.

При этом сохраняется разнообразие состояний: от холодных туманных сцен с минималистичной композицией до насыщенных орнаментальных ландшафтов с яркими цветовыми акцентами. В некоторых изображениях проявляется абстрактная структура, где пейзаж считывается скорее через цветовые поля и ритм, чем через детали.

Получившиеся изображения демонстрируют вариативность внутри единого акварельного языка: при общей стилистике они различаются степенью абстракции, цветом и построением пространства. Заметен диапазон от приглушённых, туманных сцен с холодной палитрой до насыщенных, контрастных изображений, где цвет становится главным выразительным средством. В одних случаях пространство выстраивается через глубину и перспективу, в других — схлопывается в плоскость, превращаясь в ритм полос и цветовых масс.

Для обучения нейросетевой модели я сформировала датасет, включающий 61 акварельную работу Герман Гессе. Изображения подбирались вручную с акцентом на устойчивые визуальные характеристики: мягкие природные ландшафты, архитектурные мотивы и медитативную композицию. Важным критерием была не сюжетная уникальность, а повторяемость художественных принципов — прозрачность акварельных слоёв, плавные цветовые переходы и ощущение «воздуха».

Сначала проверяется GPU и настраивается среда, после чего устанавливаются необходимые библиотеки и загружается скрипт DreamBooth LoRA для обучения модели без полного переобучения.

Далее создаётся директория и загружается датасет, приведённый к единому формату. После этого проводится визуальная проверка: изображения собираются в сетку, чтобы убедиться в их стилистической согласованности и отсутствии выбросов.

Изображения загружаются из директории, после чего выбирается несколько примеров и объединяется в сетку с помощью функции image_grid.

Затем я перешла к этапу автоматической разметки изображений. Для этого использовалась модель BLIP, которая преобразует изображения в текстовые описания. Для каждого изображения генерируется подпись, к которой добавляется стилевой префикс “in the style of HERMANN_HESSE”. Это позволяет модели в процессе обучения связать текстовый токен с визуальным стилем.

После этого настраивается accelerate, который отвечает за оптимизацию обучения и управление вычислительными ресурсами. Далее выполняется авторизация в Hugging Face и устанавливается библиотека datasets для работы с данными.