цель данного проекта — исследовать возможности генеративных нейросетей для создания изображений в стиле одного из величайших художников авангарда XX века, Василия Кандинского
картины Кандинского
стиль Кандинского был новаторским и многослойным, отличавшимся абстракцией, динамикой формы и яркостью цвета. Основное внимание было уделено передаче эмоций и впечатлений через цвета и геометрические формы
картины Кандинского
проект использует алгоритм Stable Diffusion, чтобы воссоздать уникальные визуальные элементы, характерные для картин Кандинского, в цифровом формате
картины Кандинского
процесс обучения нейросети
первым делом я собрала датасет из картин художника, изменив формат под подходящее для нейросети разрешение
далее - я подготовила среду: установила зависимости, загрузила необходимые библиотеки и проверила доступность GPU
следующий шаг - подготовка данных: создается директория для хранения данных и загружаются изображения, стилизованные под Кандинского
затем - настройка параметров обучения
для дообучения модели используется DreamBooth с LoRA-адаптацией. Основные параметры:
Модель: Stable Diffusion XL
Метод адаптации: LoRA (Low-Rank Adaptation)
Обучающий датасет: набор изображений в стиле Кандинского
Гиперпараметры: количество шагов, скорость обучения (learning rate), параметры генерации
пример настройки гиперпараметров:
следующий шаг - запуск обучения
тренировка модели проводится с использованием загруженного скрипта DreamBooth
после обучения модель используется для создания изображений в стиле Кандинского
сгенерированные изображения
сгенерированные изображения
итоговый результат
Генерация изображений позволила получить несколько вариантов в духе Кандинского, с характерными чертами:
Геометрические формы: круги, линии, трапеции, расположенные в динамичной композиции.
Контрастные цвета: яркие, насыщенные палитры, передающие эмоциональную выразительность.
Абстрактный стиль: отказ от реалистичных объектов в пользу чистой формы и цвета.
Движение и баланс: игра между хаосом и структурой, создающая визуальную динамику.
сгенерированные изображения
характеристики итоговых изображений
Композиция и геометрия
Генеративная нейросеть успешно воспроизвела характерные формы, встречающиеся в работах Кандинского: круги, прямые и изогнутые линии, многослойные фигуры.
Некоторые изображения получили четкую структурированность, другие демонстрируют хаотичные формы, создавая эффект спонтанности.
сгенерированные изображения
Цветовые решения
Присутствуют характерные для художника сочетания контрастных цветов.
