Исходный размер 1140x1600

Portraits of ARCANE

ИДЕЯ

В 2024 году завершился сериал, ставший всемирно популярным и глубоко обожаемым мировым сообществом. ARCANE полюбился зрителям трагичной человечной историей, захватывающими саундтреками, потрясающим уровнем проработки — любовь создателей пронизывает каждый кадр и сквозит через экран.

Однако есть деталь, которая бросается в глаза еще до сюжетных поворотов — уникальный визуальный стиль этого мира. Создатели Riot в сотрудничестве со студией Fortiche изобрели что-то совершенно новое в своей сфере, совместив всем привычное 3D с рисоваными текстурами: штришки, мазки, переходы красок — все это видно как на пейзажах, объектах, так и на персонажах.

Идея проекта — попытка воспроизвести уникальный визуальный стиль анимационного сериала с помощью инструментов генеративного ИИ. Проект исследует, насколько точно и выразительно можно передать характерные черты оригинальной стилистики через дообучение модели LoRA на кастомном датасете. Дополнительно ставится задача сравнить полученные результаты с эстетикой первоисточника и оценить потенциал нейросетей в создании авторских визуальных решений.

ДАТАСЕТ

Датасет/Главные героини

big
Исходный размер 918x212

Загрузка датасета

Для обучения модели было отобрано 81 оригинальное изображение, каждое из которых представляет персонажа крупным планом. Такой подход позволяет максимально точно передать особенности черт лица, текстуры и характерную стилистику прорисовки. В выборку вошли как ключевые герои сериала, так и второстепенные персонажи, появляющиеся лишь в отдельных сценах, — это обеспечило разнообразие данных.

big
Исходный размер 2048x1536

Датасет/Примеры персонажей

Все изображения были сначала обрезаны вручную (чтобы в кадре было лицо), а затем с помощью кода кадрированы к единому размеру 512 на 512 пикселей.

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ

Исходный размер 1920x291
Исходный размер 917x164

Создание текстовых описаний изображений

После загрузки изображений следовал этап создания автоматических промптов, где под префиксом «character portrait in ARCANE style» к каждому персонажу создавалось краткое текстовое описание.

Исходный размер 1920x288
Исходный размер 1212x435

Код для обучения

Подключение Hugging Face и, наконец, модель готова учиться у студии Fortiche их тонкому искусству создания неповторимых персонажей!

ГЕНЕРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Исходный размер 1319x233

Подготовка к генерации

После подключения всех необходимых библиотек наконец можно приступить к созданию персонажей!

Исходный размер 1588x524

Первые результаты генераций

По какой-то причине первые генерации случились в ярко-розовых оттенках, несмотря на то, что в датасете не было преобладания такого цвета.

Однако сам результат оказался более чем успешным! Сгенерированные персонажи сохранили узнаваемые черты визуального стиля ARCANE: hand painted текстуры, акварельные градиенты света и тени, выразительная геометрия лиц, подчёркнутая резкими мазками. Образы получились не только атмосферными, но и стилистически цельными — каждый из них словно мог бы органично вписаться в мир сериала.

0

Примеры промптов

Исходный размер 1588x525

Генерация персонажей

Исходный размер 1588x527

Генерация персонажей

Далее было принято решение поэкспериментировать с цветовой гаммой генерируемых изображений. Для этого в текстовые промпты начали добавляться уточнения вроде «natural colors» и «cinematic lighting». Это позволило добиться более сбалансированной палитры: изображения стали выглядеть натуральнее и глубже. Со временем модель начала выдавать удачные цветовые решения даже без подобных уточнений, что говорит о её адаптации к заданному стилю.

Исходный размер 1588x1057

Генерации персонажей по людям

Конечно, как не попробовать сгенерировать себя и своих близких! Сложность заключалась в том, чтобы попасть в сходство по текстовому запросу. Тем не менее, благодаря настройке и корректировке промптов, удалось повторить некоторые ключевые особенности внешности, что добавило интересный и уникальный элемент в процесс генерации.

Исходный размер 1189x74

Промпт для генерации обычного парня

Portraits of ARCANE
Проект создан 10.04.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше