Концепция
Проект посвящён исследованию визуального языка ар-нуво через призму генеративных нейросетей. В качестве стилистической основы были выбраны работы Альфонса Мухи за их декоративность и орнаментальность.
Идея проекта заключается в создании серии изображений, объединённых общей эстетикой и композицией. Образы интерпретируют различные состояния природы и эмоциональные оттенки. При сохранении общей структуры и стилистических признаков меняются цветовые решения, освещение, позы и характер взаимодействия фигуры с окружением.
Альфонс Муха «Драгоценные камни» 1900 год.
Датасет
Для обучения генеративной нейросети был собран датасет из 20+ работ, отражающих характерные особенности стиля Альфонса Мухи.
Изображения были отобраны из открытых источников (Wikimedia Commons), включая цифровые коллекции музеев и онлайн-библиотеки с произведениями, находящимися в общественном достоянии (Public Domain), а также ресурсы с открытыми лицензиями (Creative Commons). Все изображения использовались исключительно в учебных целях.
Альфонс Муха «Четыре времени суток» 1899 год.
Альфонс Муха «Фрукты» 1897 год.
Плакатная графика Альфонса Мухи славится декоративными орнаментами, плавными текучими линиями, растительными мотивами, ореольными композициями, вытянутыми форматами персонажей, мягкой палитрой и высокой декоративностью изображений.
Именно этому мне предстоит и научить генеративную нейросеть.
Исходный код
В проекте использовалась генеративная модель Stable Diffusion XL (SDXL), а также метод дообучения LoRA (Low-Rank Adaptation) для адаптации модели под конкретный художественный стиль.
Работа проводилась в несколько этапов. Ноутбук с кодом находиться по ссылке.
После обучения модель использовалась для генерации серии изображений c помощью текстовых промптов. В дальнейшем результаты генерации анализировались и улучшались путём корректировки параметров, подбора seed и т. д.
Примеры тестовых генераций
Примеры тестовых генераций
Итоговые генерации
Первая серия посвящена исследованию цветовых состояний неба. Несмотря на формальное деление на рассвет, полдень, закат и ночь, в центре внимания находится не столько само время суток, сколько изменение светового настроения в течение дня.
Главной задачей в рамках этой серии было экспериментирование с цветовой палитрой с помощью обученной генеративной модели.
Генерации «Рассвет» и «Полдень»
Все изображения объединены единой композицией. Как и в работах Мухи, фигура вписана в декоративную рамку, с характерным круговым элементом за головой. На протяжение всей серии она сохраняется.
Генерации «Закат» и «Ночь»
Во второй серии главной задачей было передать настроение уже не через цвет, а за счёт характера движения и положения тела.
Это один из основных визуальных приёмов в работах Альфонса Мухи, который пыталась воссоздать генеративная модель.
Генерации «Солнце» и «Луна»
Образ луны решён через более замкнутую, текучую позу: фигура собрана внутрь себя, линии мягкие, плавные, направленные по дуге.
Образ солнца построен на более открытой и динамичной позе. Руки подняты, тело раскрыто, словно фигура взаимодействует с окружающим пространством.
В третьей серии основной акцент сделан на генерации окружающей среды. Розы выступают не только декоративным элементом, но и формируют пространство вокруг фигуры, создавая более сложную и многослойную композицию. Это позволяет перейти от изолированного изображения персонажа к сцене с активным окружением.
Обложка проекта
Для обложки проекта отдельно был написан промпт. Она представляет собой обобщённый образ всей серии. В ней сочетаются ключевые элементы стиля: декоративная рамка, плавная пластика фигуры и приглушённая цветовая палитра.
Генеративные нейросети
Stable Diffusion XL — генерация изображений и обучение генеративной модели
ChatGPT (OpenAI) — помощь в написании кода и устранении ошибок и отладке кода
Gemini (Google) — помощь в написании кода и устранении ошибок и отладке кода
