Обучение генеративной модели визуализации артов в стиле Фобс
Идея
Я впервые занималась обучением нейросети. Да и вообще впервые работала с нейросетями как с продуктом, который может воссоздать картинку.
Поэтому я решила попробовать обучить нейросеть стилю любимой художницы, чтобы узнать, сможет ли ИИ понять тонкости чужого авторского стиля.
Датасет
Из хранилища художницы Фобс в открытом доступе я взяла некоторые скетчи и арты. Именно они послужили основой для обучения нейросети.
Процесс обучения
Инструменты: 1. Google collab — написание кода 2. Stable diffusion — генеративная модель для обучения 3. Hugging face — получение токена, генерация изображений на сайте
Первым этапом была подготовка к обучению: я установила рекомендуемые и необходимые для работы библиотеки, в google collab загрузила изображения, которые предварительно обрезала и сохранила в нужном разрешении, проверила отображаются ли арты в приложении и т. д.
Далее ИИ начал свое обучение.
Итоговые изображения
Вывод
Можно сказать, что нейросеть справилась с задачей и сохранила характерные черты для стиля Фобс. Это был интересный и трудный опыт, мне понадобилось много времени, чтобы разобраться в работе, но в итоге я осталась довольна результатом
Библиография Сылка на блокнот с кодом — https://colab.research.google.com/drive/11gIzupIX4E-Rs-ajjA0dSUAYp4ESmoSQ?usp=sharing Ссылка на Hugging face — https://huggingface.co/Goldya02/photo_collage_in_FOBS_styleA
