Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной модели на творчестве Г. Р. Гигера

Концепция

Целью проекта было обучение нейросети, способной понимать и воспроизводить художественные стили знаменитых художников. Нейросеть учится на подготовленном наборе данных, состоящем из картин художника, анализирует уникальный творческий стиль и пытается его воссоздать.

В данном проекте в качестве основы для обучения нейросети я выбрала работы швейцарского художника, знаменитого своими мрачными сюжетами и с узнаваемым в поп-культуре стилем — Ганса Рудольфа Гигера.

Мне показалось интересным для данного проекта взять именно творчество Гигера из-за объединения механического и человеческого (биомеханики) на его картинах, в чем можно провести интересную параллель с искусственным интеллектом.

Датасет

big
Исходный размер 0x0

«Полтргейст», Ганс Рудольф Гигер, 1985

Для датасета были собраны картины Гигера, с главным фокусом на типичные для художника изображения антропоморфных существ и существ с механическими частями тел.

big
Исходный размер 2163x797

«Полтргейст — Примитивное создание», Ганс Рудольф Гигер, 1985

big
Исходный размер 2480x1266

«Кармен», Ганс Рудольф Гигер, 1989

Все работы Гигера были обрезаны в соотношение 512Х512 в качестве подготовки изображений для обучения нейросети.

Исходный размер 2480x799

«Набережная в дыму», Ганс Рудольф Гигер, 1985

Процесс обучения

Инструменты:

1. Google collab — написание кода

2. Stable diffusion — генеративная модель для обучения

3. Hugging face — получение токена

Исходный размер 1241x864

Часть кода по обучении нейросети — скрин экрана

Первым шагом работы была установка библиотек. Далее был загружен подготовленный вручную датасет из картин Гигера.

Исходный размер 1237x620

Часть кода по обучении нейросети — скрин экрана

Важной частью для работы нейросети и ее понимания была генерация промптов к загруженным изображениям.

Исходный размер 700x294

Код для обучения модели и генерации изображений — скрин экрана

Полноценный код можно увидеть по ссылке предоставленной ниже, а сама модель доступна на Hugging Face.

Ссылка на блокнот с кодом

https://colab.research.google.com/drive/14RHVQ1pNvPj860Q5j2hPVriqDQ8nK5I6?usp=sharing

Модель на Hugging Face

https://huggingface.co/mayakkkkkk/giger_style_LoRA

Применение модели

1. «moscow, russia»; 2. «times square, new york»

Нейросеть очень удачно и четко передает стиль Гигера, но не передает промпты, далекие от типичного творчества художника. Так, в экспериментальных запросах с локациями в промпте, результат ярко отображает стиль Гигера, но не указанный промпт.

1. «a castle»; 2. «skyscraper»

Исходный размер 1024x1024

«blue skeleton floating»

Нейросеть отлично справляется с мрачными сюжетами, скелетами и монстрами.

1. «an animalistic giant burning»; 2. «monstrous animal on a hill»

Нейросеть изображает очень ярких монструозных существ, четко отображающих в своей сути стиль Гигера.

Исходный размер 1024x1024

«three monsters fighting»

Обучение генеративной модели на творчестве Г. Р. Гигера
Проект создан 10.04.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше