Исходный размер 794x1024

Обучение генеративной нейросети под стиль Петра Банкова

Идея проекта

Исходный размер 2366x1160

Примеры работ Петра Банкова.

Идея проекта появилась в процессе изучения истории графического дизайна. Меня давно привлекает стиль Петра Банкова — российского дизайнера, чьи работы сочетают экспрессивную типографику, кистевые мазки и коллажную эстетику. Это сложно назвать одним словом: где-то между русским авангардом, уличным искусством и современным плакатным дизайном. Банков работает преимущественно в жанре театрального и культурного плаката. Его главная особенность — живое, почти хаотичное взаимодействие текста и изображения, где типографика сама становится визуальным элементом, а не просто носителем информации. Характерные черты стиля: крупные кистевые леттеринги, наложение слоёв, неоновые градиенты на чёрно-белой фотографической основе. Я захотел обучить нейросеть воспроизводить этот стиль — чтобы проверить, способна ли модель уловить не просто визуальные паттерны, но и ту энергию и экспрессию, которая делает работы Банкова узнаваемыми.

Исходный data-set

Датасет составлен из 20 работ Петра Банкова — польского графического дизайнера, чьи плакаты регулярно получают награды на международных конкурсах. Все изображения были собраны вручную из открытых источников и подобраны так, чтобы максимально полно отразить характерные черты его визуального языка. В выборку вошли работы разных лет и для разных заказчиков: театральные плакаты, афиши фестивалей, выставочные постеры. Несмотря на разнообразие тематики, все работы объединены узнаваемой манерой: экспрессивный кистевой леттеринг, многослойный коллаж, сочетание чёрно-белой фотографической текстуры с яркими неоновыми акцентами, активная работа с типографикой как визуальным элементом.

Исходный размер 2800x1184

Подготовка и процесс обучения модели

Подготовка датасета: загрузка 20 изображений работ Петра Банкова.

Исходный размер 2286x1032

Подготовка к обучению: настройка окружения через Accelerate и авторизация на Hugging Face Hub для последующей загрузки обученной модели.

Исходный размер 2298x370

Запуск обучения DreamBooth LoRA на базе SDXL 1.0. Ключевые параметры: 500 шагов, разрешение 1024×1024, learning rate 1e-4, оптимизатор 8-bit Adam для экономии видеопамяти.

Исходный размер 2318x952

Результат

Исходный размер 4496x1184
Исходный размер 2448x672
Исходный размер 2448x672

Результатом я остался доволен. Несмотря на небольшой датасет всего из 20 работ, модель достаточно точно уловила ключевые характеристики стиля Банкова: экспрессивный характер леттеринга, принцип многослойного коллажа и логику сочетания чёрно-белой основы с яркими цветовыми акцентами, хотя и часто использует красный. Этот метод не только позволяет генерировать изображения в заданном стиле, но и может служить инструментом для исследования визуального языка — своего рода способом разобрать стиль на составляющие и понять, что именно делает его узнаваемым. Для меня это стало дополнительным углом зрения на работы, которые я изучал.

Все изображения, использованные в датасете для обучения модели, являются работами Петра Банкова (Peter Bankov) и защищены авторским правом. © Peter Bankov. Все права принадлежат автору. Сайт автора: bankovposters.com Изображения использованы исключительно в учебных целях в рамках студенческой работы. Коммерческое использование не предполагается.

В проекте использовалась генеративная модель Stable Diffusion XL, дообученная методом DreamBooth LoRA на собранном датасете из 19 изображений.

Обучение генеративной нейросети под стиль Петра Банкова
Проект создан 24.03.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше