Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной нейросети под стиль Густава Климта

Проект принимает участие в конкурсе

Концепция

Обучение генеративной сети воспроизводить характерные черты стиля Густава Климта, ставшего символом эпохи модерна. Его стиль представляет сплетение символизма, декоративности и глубокой эмоциональности. Работы Климта узнаваемы с первого взгляда: они словно сотканы из золота, орнаментов, геометрических узоров и изящных женских силуэтов.

Почему этот стиль хорошо подходит для обучения нейросети:

— Высокая узнаваемость — Четкие визуальные маркеры (золото, узоры, орнаменты), которые нейросеть может научиться распознавать и воспроизводить. — Вариативность внутри стиля Климта. У него присутствуют как портреты, так и пейзажи, аллегорические композиции.

Задача обучения

Основная цель — обучить генеративную нейросеть Stable Diffusion воспроизводить характерные черты стиля Густава Климта, чтобы затем создать серию оригинальных изображений в его манере. Также исследовать возможности искусственного интеллекта «понимать» и интерпретировать сложный художественный стиль.

изображения из датасета

изображения из датасета

изображения из датасета

Процесс обучения

Для адаптации нейросети под стиль Густава Климта использовалась Stable Diffusion XL (SDXL) в сочетании с методами DreamBooth и LoRA. Обучение велось на 20 изображениях репродукций Климта. Для каждого была сгенерирована текстовая подпись с помощью BLIP.

DreamBooth позволил модели запомнить ключевые черты стиля: золотые и византийские орнаменты, плавные декоративные формы. В результате модель научилась воспроизводить золотую гамму, геометрические орнаменты, плоскостную композицию и слияние фигур с декоративным фоном.

0

проверка графического процессора и установка библиотек

0

загрузка изображений

0

подготовка к обучению

Финальный результат

В результате обучения нейросеть успешно освоила стиль Густава Климта, соблюдая золотую гамму, желтые тона, имитирующие сусальное золото, орнаментальность, мозаичные цветочные элементы и плоскостную композицию.

Некоторые сложности возникли с воспроизведением группы людей, генеративная модель лучше справлялась с композициями с одним человеком. Однако в целом качество результатов соответствует поставленной задаче.

Исходный размер 1024x1024

photo collage in KLIMT style, А woman whose hair transforms into flowers and thin branches, she looks away as if detached from reality

Исходный размер 1024x1024

photo collage in KLIMT style, pear tree with simplified shapes, decorative composition

photo collage in KLIMT style, А woman floating in the air, her hair flowing like liquid // photo collage in KLIMT style, A woman sitting alone on a bench, looking in the same direction, calm scene

Исходный размер 1024x1024

photo collage in KLIMT style, А rolling landscape made of dense ornamental patterns, trees reduced to abstract shapes, no clear horizon

Исходный размер 1024x1024

photo collage in KLIMT style, single female figure in a floral field, close-up, no other people, solitary subject, isolated

Дополнительно для генерации промтов к изображениям использовались СhatGPT и DeepSeek.

Обучение генеративной нейросети под стиль Густава Климта
Проект создан 23.03.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше