Аннотация
В этом проекте я исследую, можно ли дообучить генеративную модель Stable Diffusion XL на датасете советских плакатов так, чтобы она воспроизводила не отдельные исторические изображения, а сам визуальный язык плакатной графики: композицию, цвет, тип героизации персонажа, ритм текста и образность. Итогом проекта стала серия новых изображений, выполненных в эстетике советского плаката, но созданных уже современной нейросетью.
Концепция и идея проекта
Советский плакат для меня — это не только исторический артефакт, но и очень узнаваемая визуальная система. В ней сочетаются строгая композиция, высокая контрастность, ограниченная палитра, выразительные фигуры, идеологическая направленность и ощущение ясного призыва. Мне было интересно проверить, может ли нейросеть усвоить не просто внешний вид этих изображений, а их визуальную логику.
Идея проекта состоит в том, чтобы использовать архивные плакаты как обучающий материал и затем получить новую серию работ, которая выглядела бы как продолжение этой художественной традиции. При этом меня интересовало не буквальное копирование исторических образцов, а создание новых плакатных сцен в том же стилистическом ключе.
Цель проекта — создать и дообучить генеративную модель, способную генерировать новые изображения в эстетике советского плаката на основе специально собранного датасета.
Итоговая серия сгенерированных изображений
После дообучения модели на датасете советских плакатов была сгенерирована серия новых изображений
Промыты, использованные для генерации:
PROMPTS = [ f'{INSTANCE_PROMPT}, red propaganda poster with workers and factory chimneys, geometric composition, bold typography', f'{INSTANCE_PROMPT}, female worker holding a red banner, constructivist composition, limited palette', f'{INSTANCE_PROMPT}, industrial landscape, heroic workers, dynamic diagonal layout', f'{INSTANCE_PROMPT}, youth and education propaganda poster, books, red star, flat graphic shapes', f'{INSTANCE_PROMPT}, agricultural collectivization poster, wheat, tractor, monumental figures', f'{INSTANCE_PROMPT}, anti fascist propaganda poster, dramatic contrast, strong silhouette', f'{INSTANCE_PROMPT}, aviation and future technology poster, optimistic utopian mood', f'{INSTANCE_PROMPT}, public health campaign poster, simplified anatomy, bold red and black design',
Вывод
В итоговой серии представлены новые изображения, сгенерированные после дообучения Stable Diffusion XL на датасете советских плакатов. Основная идея проекта заключалась в том, чтобы не копировать конкретные исторические работы, а проверить, сможет ли нейросеть усвоить сам визуальный язык советского плаката — его палитру, композицию, настроение и характер образов.
Лучше всего модели удалось передать ограниченную цветовую гамму, высокий контраст и общее ощущение плакатной выразительности. Во многих изображениях заметны крупные фигуры, чёткий композиционный центр и героизированный тип персонажа, что делает результат визуально близким к исходному материалу. Модель хорошо воспроизводит не отдельные детали, а именно общий стиль и атмосферу советской агитационной графики.
Перед обучением изображения были вручную отобраны, приведены к формату 1:1 и дополнены текстовыми описаниями. Дообучение выполнялось с помощью DreamBooth и LoRA на базе Stable Diffusion XL. Дополнительная сложная постобработка не использовалась: основной результат был получен за счёт подготовки датасета и настройки обучения.
Изображения в серии отличаются друг от друга по композиции и степени стилизации. В одних работах сильнее выражена графичность и жёсткость формы, в других — более мягкая и современная трактовка образа. Это показывает, что модель усвоила стиль не как один шаблон, а как набор характерных визуальных признаков.
Слабее всего нейросеть справляется с текстом: надписи остаются нечитаемыми или искажаются. Тем не менее она неплохо имитирует сам характер плакатной типографики и ощущение гротескных шрифтов. В целом итоговая серия показывает, что модель смогла достаточно убедительно воспроизвести эстетику советского плаката и интерпретировать её в новых изображениях.
