Обучение генеративных нейросетей
Концепция
Основная цель проекта — обучить нейросеть, способную понимать и самостоятельно воспроизводить уникальный художественный стиль выбранного автора. Нейросеть обучается на обширной базе данных, состоящей из работ этого художника, анализируя характерные черты его стиля и пытаясь их воссоздать.
В рамках данного исследования в качестве основы для обучения искусственного интеллекта были выбраны работы известного CG-художника WLOP (Ван Линг). Его произведения, отличающиеся уникальной эстетикой, сочетанием детализации и атмосферности, стали отправной точкой для изучения возможностей нейросети в области визуального искусства.
Исходные изображения
Стиль WLOP (Ван Линг) — это уникальное сочетание цифровой живописи, аниме-эстетики и реализма, которое выделяется своей атмосферностью, эмоциональной глубиной и технической виртуозностью.
«Festival»
«Black Hole»
Работы WLOP отличаются насыщенной атмосферой, часто с меланхоличным или загадочным настроением. Художник искусно передаёт эмоции через позы персонажей, их мимику и общую композицию. Особое внимание он уделяет свету, создавая объёмные и динамичные сцены с выразительными контрастами. Композиции в его работах часто асимметричны и наполнены движением, что придаёт им энергию и визуальную выразительность. Многие из его произведений включают фантазийные элементы, такие как крылья, магические эффекты или необычные детали фона, что добавляет им сюрреалистичности.
«Abyss»
«Burst»
«Moon Fragments»
«Chinese New Year»
«Chinese New Year»
«Distance»
«Stella»
Основное внимание в творчестве WLOP уделено женским персонажам, которые изображены с изяществом и грацией. Художник подчёркивает их индивидуальность через позы, выражения лиц и окружающую обстановку. Вероятно, он использует 3D-моделирование для создания базовых сцен, которые затем дорабатывает вручную, добавляя фактурные мазки кисти и другие детали в процессе постобработки.
Сгенерированные изображения
Можно отметить, что нейросети тяжело даются работы с высокой детализацией, они выходят очень абстрактными и больше силуэтными.
В отрисовке человеческих лиц нейросеть крайне не стабильна, в некоторых генерациях они получаются четко, в других же смазано.
В результате удалось добиться передачи основных черт стиля художника WLOP. Самой удачной вышла генерация по короткому промту без уточнения деталей. Нейросеть смогла воспроизвести лицо персонажа, сохранив стиль характерный художнику.
Вывод
Основная цель проекта — обучить нейросеть, способную понимать и воспроизводить уникальный художественный стиль выбранного автора, — была достигнута. Нейросеть успешно научилась анализировать и воссоздавать характерные черты стиля WLOP, такие как атмосферность, работа со светом и тенью, а также характерные мазки кистью. Однако в процессе обучения были выявлены и некоторые ограничения. Например, нейросеть не всегда точно передаёт детали, особенно в прорисовке лиц и мелких элементов, что может снижать уровень реализма и узнаваемости стиля.
Несмотря на эти недостатки, проект демонстрирует значительный потенциал использования нейросетей в визуальном искусстве. Технологии такого рода открывают новые возможности для творчества, позволяя экспериментировать с художественными стилями и ускоряя процесс создания контента. В то же время важно продолжать совершенствовать алгоритмы, чтобы минимизировать ошибки и повысить точность воспроизведения деталей.
Генеративная модель
В процессе подготовки проета была использована языковая нейросеть DeepSeek для генерации промтов и исправления синтаксических и грамматических ошибок.
Файл с кодом
