В этом проекте я исследую, может ли генеративная модель удерживать не только общий стиль изображения, но и индивидуальность конкретного персонажа. В качестве такого персонажа я выбрала своего кота Тимона — серого вислоухого кота с узнаваемой пластикой и характерным силуэтом.
Идея:
Мне было важно соединить личное и абстрактное. С одной стороны, Тимон — это конкретный персонаж со своими чертами и настроением. С другой — система Таро строится на архетипах, узнаваемых образах и повторяющихся символах. В этом проекте кот становится медиатором между повседневным и мифологическим: из домашнего животного он превращается в героя авторской мистической колоды.
от реального Тимона к архетипическому образу
Проект строится на контрасте между привычным, бытовым образом питомца и возвышенной, декоративной эстетикой Таро. За счёт этого возникает визуальный эффект: зритель одновременно видит и узнаваемого кота, и символический персонаж, встроенный в магический мир.
Цель проекта:
Цель проекта — обучить LoRA на образе Тимона, а затем использовать обученную модель для создания авторской серии иллюстраций в эстетике карт Таро. Меня интересовало не буквальное воспроизведение классической колоды, а перевод архетипов Таро в личный и немного ироничный визуальный язык, где один и тот же герой проживает разные символические роли.
Процесс работы:
Сначала я собрала и подготовила для обучения датасет фотографий Тимона, которые лучше всего передают внешние особенности персонажа: серый окрас, вислоухие уши, форму мордашки, взгляд и общее впечатление от образа. После загрузила и очистила датасет от невалидные изображений.
проверка изображений и отбор валидных файлов для датасета и формирование обучающей выборки
фотографий Тимона
автоматическая генерация подписей к изображениям с помощью BLIP
Затем я автоматически сгенерировала подписи к изображениям с помощью BLIP и дополнила их единым текстовым обозначением персонажа. Это позволило сделать датасет не просто набором фотографий, а согласованной обучающей выборкой, где Тимон описан как единый объект.
обучение LoRA
вывод сгенерированных изображений
генерация Тимона
Следующим этапом стало обучение DreamBooth LoRA на базе Stable Diffusion XL. На этом шаге модель должна была запомнить ключевые черты Тимона и научиться воспроизводить его в новых сценах без потери узнаваемости.
вывод первых изображений с тематической генерацией
первые генерации в эстетики Таро
После обучения я проверила, насколько хорошо модель удерживает персонажа в нейтральных генерациях. Когда стало понятно, что образ сохраняется достаточно стабильно, я перешла к основной художественной части проекта — созданию серии карт Таро.
Художественная задача:
В этой серии я не стремлюсь точно повторить канон Таро. Гораздо важнее для меня создать собственную интерпретацию архетипов через одного персонажа. Поэтому в работах сочетаются:
- узнаваемые черты Тимона; - декоративная мистическая эстетика; - символические атрибуты карт Таро; - единая цветовая и композиционная логика серии.
примеры итоговых промтов с генерацией
Результат:
В результате получилась авторская серия изображений, где Тимон становится главным героем символической колоды. Обученная модель удерживает персонажа в разных ролях и сценах, а сама серия работает как цельный визуальный мир со своей интонацией, декоративной системой и атмосферой.
аркан Дурак
1
2
1-аркан Маг/2-аркан Верховная жрица
1-аркан Император/2-аркан Императрица/3-аркан Иерофант
1
2
1-аркан Влюбленные/2-аркан Колесница
1
2
1-аркан Сила/2-аркан Отшельник
аркан Колесо фортуны
1
2
1-аркан Справедливость/2-аркан Повешенный
1
2
1-аркан Смерть/2-аркан Умеренность
аркан Дьявол
1
2
1-аркан Башня/2-аркан Звезда
аркан Луна
1
2
1-аркан Солнца/2-аркан Страшный суд
аркан Мир
Вывод:
Для меня этот проект — про возможность превратить частный, личный образ в универсальный художественный язык. Через инструменты генеративной графики домашний персонаж становится носителем архетипов, а технология — способом собрать из фотографий, промптов и экспериментов цельную визуальную историю.
С технической стороны проект позволил мне выстроить полный пайплайн работы с генеративной моделью: от подготовки датасета и автоматической генерации подписей до обучения DreamBooth LoRA на базе Stable Diffusion XL и последующей настройки промптов для получения согласованной серии изображений. Таким образом, итогом стала не только визуальная работа, но и практическое исследование того, как можно обучить модель удерживать узнаваемый образ персонажа и переносить его в разные художественные контексты.