Идея проекта
Чарльз Дана Гибсон (1867–1944) — американский иллюстратор, создавший один из самых узнаваемых визуальных образов своего времени: Gibson Girl. Это была не конкретная женщина, а собирательный идеал — независимая, образованная, уверенная в себе героиня рубежа XIX–XX веков. Она появлялась на страницах журналов Life и Collier’s, верхом на лошади, за чашкой чая, на светских раутах — и стала символом целого поколения. Идея проекта — обучить нейросеть Stable Diffusion XL на работах Гибсона и воссоздать мир Gibson Girl заново: те же сцены, та же эпоха, тот же взгляд на женщину как на главного героя светской жизни. Проект исследует, способен ли генеративный ИИ не просто скопировать технику штриховой иллюстрации, но и воспроизвести атмосферу — неторопливость, элегантность, иронию, которая всегда присутствовала у Гибсона.
Примеры исходных работ из датасета
Для обучения было собрано 50 работ Гибсона из открытых коллекций с лицензией public domain (Wikimedia Commons, Library of Congress). Датасет намеренно подбирался разнообразным: одиночные портреты, групповые сцены, интерьеры, пейзажи с фигурами — чтобы модель усвоила стиль в целом, а не отдельные мотивы.
1. Иллюстрация Чарльза Дана Гибсона к рассказу Роберта У. Чемберса «Принцесса Зимбазим» 2. Оригинальный рисунок к карикатуре «Исследования в области экспрессии. Когда женщины — присяжные», Гибсон
1. Рисунок «И этот глупец называл ее своей прекрасной дамой», Гибсон 2. Иллюстрация Чарльза Дана Гибсона к рассказу Роберта У. Чемберса «Принцесса Зимбазим»
Стиль Гибсона держится на нескольких принципах: тонкая перьевая штриховка с богатой градацией тонов, уверенные силуэты фигур на слабо проработанных фонах, характерный тёплый оттенок бумаги. Именно эти характеристики стали критериями оценки результата.
Процесс работы
Для обучения использовался метод DreamBooth + LoRA (Low-Rank Adaptation) поверх базовой модели Stable Diffusion XL 1.0. LoRA — метод тонкой настройки, при котором к модели добавляется небольшой адаптер, обученный на новых данных, без изменения основных весов. Это позволяет быстро обучить модель на конкретном стиле, не теряя общих возможностей генерации.
Параметры обучения: Базовая модель: stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 VAE: madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix Количество шагов: 400 Слово-триггер: illustration in GIBSON style Разрешение: 512×512 Оптимизатор: 8-bit Adam Точность: fp16 Автоматические подписи: BLIP (Salesforce/blip-image-captioning-base) Обучение проводилось на платформе Google Colab с GPU NVIDIA T4 (15 GB VRAM) и заняло около 25–30 минут. Для генерации использовалось 30 inference steps с negative prompt, ограничивающим низкое качество и цветность.
Некоторые примеры промптов:
- elegant couple at seaside promenade, full body, fine linework
- illustration in GIBSON style, woman in formal dress at grand ball, full body, fine linewor
- woman sitting alone at cafe with newspaper, full body, fine linework
Итоговые генерации изображений
1. woman sitting alone at cafe with newspaper, full body, fine linework 2. elegant woman riding bicycle in park, full body, black and white
1. illustration in GIBSON style, woman in formal dress at grand ball, full body, fine linewor 2. two women having conversation at tea table, full body
1. woman with upswept hair reading book by window, full body 2. elegant couple at seaside promenade, full body, fine linework
1. woman in riding outfit on horseback, full body 2. group of women laughing at garden party, full body
Вывод
Результаты серии убедительно демонстрируют: нейросеть усвоила ключевые визуальные принципы Гибсона. Все восемь изображений выдержаны в характерной тёплой тонально-графической манере — штриховка, мягкие тени, кремовый фон бумаги. Модель уверенно воспроизводит фигуры в исторических костюмах рубежа веков: пышные платья со шлейфами, высокие причёски, широкополые шляпы с перьями. Особенно показательна передача фактуры тканей — складки, драпировки, объём юбок переданы через плотную штриховку, что является фирменным приёмом Гибсона. Модель также правильно расставляет акценты: фигуры чёткие и детализированные, фоны — более размытые и эскизные, что точно соответствует оригинальной манере художника.