Генеративная нейросеть: обучение
Описание
Цель данного проекта — обучить нейронную сеть распознавать и воспроизводить визуальные стили, характерные для известных художников. Для этого нейросеть обучается на большом массиве данных, состоящем из картин знаменитых мастеров. В процессе обучения анализируются композиция, цветовая гамма, техника нанесения мазков, особенности освещения и другие ключевые элементы, формирующие уникальный художественный стиль. В качестве основы для обучения был выбран Исаак Левитан.
Ниже представлены примеры работ Левитана, включенных в базу данных для обучения искусственного интеллекта.
«У омута», 1892
«Март», 1895
«Остатки былого. Сумерки. Финляндия», 1897
«Луг на опушке леса», 1898
Творчество Исаака Левитана проникнуто глубокой любовью к русской природе и отличается лиричностью, тонким чувством настроения и мастерством передачи света и воздуха. Его пейзажи часто изображают тихие, умиротворенные уголки России, отражая скромную красоту природы в разные времена года и суток. Левитан умело использовал цветовую гамму для создания определенного настроения, будь то грустная осенняя пора, светлое весеннее пробуждение или тихая летняя ночь. Его работы отличаются простотой композиции, но в этой простоте скрывается глубокое понимание и чувство природы, что делает его одним из самых известных и любимых русских пейзажистов.
Изображения: итог
Нейросети в попытках воссоздать стиль Левитана часто успешно имитируют его цветовую палитру и композиционные приемы, например, передавая характерную для него плавность линий и использование перспективы для создания ощущения глубины. Однако, передать ту тонкую эмоциональную составляющую, глубокое чувство природы и лиризм, которыми пронизаны работы Левитана, нейросетям зачастую не удается, в результате чего сгенерированные изображения могут казаться несколько искусственными и лишенными душевности.
«LEVITAN style old road», «LEVITAN style woman»
«LEVITAN style birds in the sky», «LEVITAN style starry night»
«LEVITAN style village», «LEVITAN style vases»
«LEVITAN style empty park», «LEVITAN style kitchen»
«LEVITAN style family», «LEVITAN style pond»
«LEVITAN style wild animals», «LEVITAN style small boat»
«LEVITAN style nature», «LEVITAN style open field»
Несмотря на успехи в имитации технических аспектов, таких как цветовая палитра, композиция и техника мазка, нейросети не удается полностью воссоздать эмоциональную глубину, уникальное видение мира и неповторимый дух, присущие оригинальным произведениям искусства.
Тем не менее, этот процесс является многообещающим направлением, открывающим новые возможности для творчества, исследований в области искусства и разработки инновационных инструментов для художников.
Обучение нейросети
Обучение нейросети генерации изображений начинается с подготовки данных: собирается и очищается база изображений, приводятся к единому размеру и формату. Далее выбирается подходящая архитектура нейросети, например, GAN, состоящая из генератора, создающего изображения из случайного шума, и дискриминатора, оценивающего их реалистичность. В процессе обучения генератор стремится обмануть дискриминатор, а дискриминатор — распознать подделки. Этот циклический процесс повторяется многократно, а параметры обучения настраиваются для достижения наилучших результатов. Генерируемые изображения оцениваются визуально и с использованием метрик, и при необходимости вносятся корректировки в данные и процесс обучения. В конечном итоге, обученная нейросеть способна генерировать новые изображения, визуально схожие с теми, на которых она обучалась.
Применение генеративной модели
1. Генерация промтов: https://gpt-open.ru/chat-gpt-besplatno/gpt-open
Код: ссылка
