Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной нейросети под свой стиль

Проект принимает участие в конкурсе

Идея проекта

Основная идея проекта заключается в том, чтобы обучить нейросеть создавать профессиональные фэшн-иллюстрации на основе исходных изображений, для дальнейшей работы с ними и применение этой нейросети для собственных проектов по созданию одежды.

В качестве исходных данных был использован набор изображений (датасет), включающий изображения, нарисованные иллюстраторами: вытянутые формы, четкие линии, определенная силуэтность. Все изображения были предварительно обработаны: — приведены к единому формату — отобраны по принципу визуального сходства

Данный датасет позволил задать модели чёткое представление о целевом стиле генерации. (исходное изображение)

Результат: серия изображений

Развернутый комментарий и анализ результатов

В результате обучения модель успешно переняла ключевые особенности заданного стиля

Основные признаки, которые удалось передать:

— характерная стилизация одежды (упрощенные формы, акцент на силуэте) — визуальная «коллажность» — сочетание разных текстур и уровней детализации — сохранение общей структуры человеческой фигуры при стилизации — цветовые решения: модель стремится к контрастным и выразительным сочетаниям

Связь с концепцией:

Изначальная идея заключалась в создании генеративного инструмента для получения изображений в авторском стиле. Итоговые изображения соответствуют этой задаче: они сохраняют узнаваемую форму объектов, но при этом стилизованы под художественный коллаж.

Ноутбук с кодом и описание процесса обучения

Обучение модели проводилось в среде Google Colab. В качестве базовой архитектуры использовалась Stable Diffusion.

Процесс включал следующие этапы:

1.Установка необходимых библиотек 2. Подключение Google Drive и загрузка датасета 3. Загрузка предобученной модели 4. Подготовка изображений (ресайз и нормализация) 5. Настройка параметров обучения (LoRA) 6. Запуск обучения в несколько эпох 7. Генерация итоговых изображений с помощью текстовых промптов

Обучение происходило на GPU, что позволило ускорить процесс. Количество эпох было ограничено для предотвращения переобучения.

Обучение генеративной нейросети под свой стиль
Проект создан 24.03.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше