Идея проекта
Проект «Деревенская жизнь: вариации в стиле Дюрера» посвящён исследованию визуального языка классической гравюры через призму генеративных нейросетей.
В качестве художественной основы был выбран стиль, вдохновлённый графикой Альбрехта Дюрера — с характерной штриховкой, высокой детализацией и вниманием к человеческому образу.
Цель проекта — перенести эстетику классической гравюры в изображение повседневной деревенской жизни.
Процесс обучения
Сначала были установлены и подключены необходимые библиотеки, после чего было настроено рабочее окружение для обучения модели и последующей генерации изображений в Google Colab.
Для обучения модели был использован небольшой набор изображений (20 изображений), представляющих композиции с выраженной графической структурой.
Изображения характеризуются:
• использованием чёрно-белой палитры; • наличием сложной штриховки; • акцентом на человеческих лицах; • многослойной композицией.
Несмотря на ограниченный объём данных, модель смогла выделить ключевые стилистические особенности — линейность, текстуру и выразительность формы.

Исходные изображения
Обучение проводилось с использованием метода DreamBooth LoRA, который позволяет не переобучать всю модель целиком, а адаптировать её под конкретный визуальный стиль. В данном случае модель была дообучена на авторском стиле durer, сформированном на основе подготовленного датасета. Такой подход позволил сохранить возможности исходной модели и при этом внедрить в генерацию характерные особенности выбранной эстетики.
Финальная серия изображений
Итоговая серия изображений представляет собой набор сцен деревенских улиц, выполненных в стилистике гравюры.
В серии показаны различные аспекты деревенской жизни:
• движение людей по улице; • взаимодействие с животными; • бытовые действия; • изменение атмосферы.
Вывод
В процессе генерации удалось перенести ключевые особенности стиля, вдохновлённого Дюрером.
Что получилось передать:
• детализированную штриховку; • выразительность лиц и фигур; • графическую структуру изображения; • контраст между светом и тенью.
Модель обучалась на небольшом количестве изображений, что привело к:
• упрощению сложных сцен; • большей выразительности в портретах и фигурах; • стилизации вместо реалистичности.
Для улучшения результатов использовались:
• уточнённые текстовые запросы (prompts); • добавление описаний типа «engraving», «intricate lines», «high detail»;
При этом сохраняется единый стиль, что создаёт ощущение целостного проекта.
Используемые генеративные модели
Chat GPT — помог править код и генерировать промты.




