Современный мир глазами Винсента Ван Гога

Этот проект исследует, как могла бы выглядеть современная реальность, если бы её изображал Ван Гог. Для реализации этой идеи я обучила генеративную нейросеть Stable Diffusion создавать изображения в стиле картин Ван Гога.

Художник, известный своей эмоциональной выразительностью, интенсивной цветовой палитрой и динамичными мазками, работал с темами одиночества, повседневности и внутреннего состояния человека.

Для формирования обучающего датасета использовались изображения картин Винсента, полученные из открытого медиахранилища Wikimedia Commons.

Все выбранные изображения имеют статус public domain (общественное достояние), что означает отсутствие ограничений на их использование, копирование и модификацию. Это позволило легально применять их в рамках обучения генеративной модели, а также использовать в итоговой визуальной серии и публикации проекта.

При отборе изображений учитывались:

1. Высокое качество и разрешение
2. Отсутствие рамок, водяных знаков и посторонних элементов

Все изображения были предварительно обработаны:

1. Приведены к квадратному формату (1:1) обрезаны с сохранением ключевых элементов композиции
2. Очищены от рамок, подписей и артефактов

Такой формат был выбран для обеспечения единообразия входных данных и корректной работы модели в процессе обучения. После обработки был сформирован датасет, включающий несколько десятков изображений, отражающих характерные особенности живописного стиля:

1. Выразительные мазки
2. Насыщенную цветовую палитру
3. Динамичную композицию

Особое внимание уделялось разнообразию сюжетов (пейзажи, портреты, натюрморты), что позволило модели лучше обобщить стиль и применять его к новым сценам.

После получения первых результатов генерации стало очевидно, что степень выраженности стиля может значительно варьироваться в зависимости от параметров модели. В связи с этим следующим этапом работы стало экспериментирование с настройками LoRA. Основное внимание было уделено изменению коэффициента LoRA, который отвечает за интенсивность применения обученного стиля. В процессе работы я последовательно варьировала его значение и анализировала, как это влияет на итоговые изображения.

Было замечено, что: при низких значениях изображения выглядели менее детализированными, по мере увеличения коэффициента усиливалась чёткость изображения и проработка деталей. Таким образом, увеличение коэффициента LoRA позволило добиться более выразительных и детализированных изображений, а также усилить визуальную идентичность обученного стиля.

Следующим этапом стало исследование влияния текстового промпта на цветовую палитру генерируемых изображений. В частности, было интересно определить, может ли модель изменять цветовые характеристики сцены, если в исходном датасете такие цвета практически не присутствовали. В результате эксперимента было установлено, что модель способна адаптировать цветовую гамму в соответствии с заданным промптом. При этом сохраняются характерные стилистические особенности — мазки, динамика и выразительность — но цветовая палитра может существенно изменяться.

Модели удалось воспроизвести ключевые характеристики стиля: плотные текстурные мазки, насыщенные и контрастные цвета, энергичность и экспрессивность изображения

В результате получилась серия визуально связанных, но разнообразных изображений, отражающих сочетание современной реальности и уникального художественного языка Ван Гога.