Концепция проекта
Идея проекта — исследовать возможность «клонирования» авторского цифрового стиля с помощью нейросети. Цифровой арт как направление обладает рядом трудноуловимых характеристик: особой работой с цветом, специфической текстурой кисти, характером линий и способом построения композиции. Задача состояла в том, чтобы проверить, способна ли LoRA уловить эти нюансы и воспроизвести их в новых, самостоятельно сгенерированных работах. В качестве датасета были отобраны 13 изображений в авторском стиле — абстрактные композиции и предметные работы, объединённые единой визуальной логикой. Намеренно использовались разнообразные объекты и формы, чтобы модель обучилась именно стилю, а не содержанию.
Исходные изображения для обучения
Код
Что удалось передать
Обученная LoRA успешно усвоила ключевые характеристики авторского стиля: Цветовая палитра. Модель воспроизводит характерное цветовое решение оригинальных работ — насыщенность, соотношение тёплых и холодных тонов, принцип цветовых акцентов остались узнаваемыми даже при генерации совершенно новых сюжетов. Работа с формой. В сгенерированных изображениях сохраняется авторский подход к построению абстрактных форм — характер краёв, степень детализации, способ взаимодействия объектов в пространстве кадра. Текстура и фактура. Нейросеть уловила специфику цифровой техники исполнения: характер мазка, степень сглаживания, особенности переходов между цветовыми зонами. Композиционное мышление. Расположение элементов в кадре, использование пустого пространства и принцип равновесия между деталью и фоном — всё это устойчиво воспроизводится в серии.
Генерации
Описание итоговой серии
Серия состоит из 9 изображений, сгенерированных по промптам с использованием триггер-слова GOSHA style. Каждый промпт задавал новый сюжетный контекст при неизменном стилевом коде. Работы объединены единой визуальной интонацией — при этом каждая представляет собой самостоятельную композицию. Серия демонстрирует, как один и тот же авторский язык может быть применён к разным образам: от геометрических абстракций до предметных форм.
Ссылка на код
