Я учусь на программе Мода, где мы создаем предметы одежды по своим эскизам. Для создания проекта я обучила нейросеть генерировать эскизы, которые можно было бы использовать в дальнейших проектах.
Описание идеи
Проект исследует возможность передачи авторского стиля фэшн-эскизов при помощи генеративной нейросети. Основная задача — обучить Stable Diffusion XL рисовать фэшн-эскизы в стиле оригинальных эскизов, сохраняя графику, минималистичность и чистоту линий.
При обучении нейросети я хотела: — Сохранить стилистическую целостность (минимализм, отсутствие лиц, акцент на силуэты одежды) — Добиться вариативности при сохранении единого визуального языка — Создать серию из 12 эскизов разных предметов одежды в авторском стиле
Референсы
Для обучения генеративной модели я загрузила 53 авторских черно-белых минималистичных фэшн-эскиза формата 3:4.
Процесс обучения
Для начала был подготовлен датасет и приведен к единому формату. Для обучения SDXL DreamBooth LoRA была сделана настройка GPU и установлены библиотеки. В ходе обучения было выставлено 400 шагов для получения наилучшего результата, а также уникальный токен стиля: fshnsktch.
Параметры обучения модели
Оперативная память бесплатной версии google colab не потянула генерацию 12 изображений, так что пришлось разбить на два этапа и перезагружать сессию после генераций.
Результат
В результате мне удалось получить 12 уникальных фэшн-эскизов, выполненных в едином стиле, готовых для использования в портфолио или презентации коллекции. Удалось добиться минималистичного черно-белого стиля с акцентом на линию и силуэт.
Результат даже превзошел мои ожидания: модель не просто скопировала стиль, но научилась применять его к разным объектам, создавая целостную коллекцию.
— Google Colab — ChatGPT-4 для оптимизации программы — Stable Diffusion XL — DreamBooth + LoRA — Hugging Face
