Идея проекта
Проект направлен на обучение нейросети, обладающей способностью понимать и воспроизводить визуальные стили, характерные для признанных мастеров иллюстрации и графики. Нейросеть обучается на репрезентативной базе данных картин знаменитого художника, изучая композицию, цветовую палитру, технику мазка, особенности освещения и другие ключевые элементы, формирующие его уникальный художественный почерк. Художником, чьи работы стали основой данного проекта, является Джей Си Лиендекер (J. C. Leyendecker) — один из самых выдающихся американских иллюстраторов начала XX века, во многом определивший визуальную культуру «Золотого века американской иллюстрации». Лиендекер создал образ безупречного джентльмена (знаменитый «Arrow Collar Man»), который стал символом мужской красоты и элегантности эпохи джаза. Его стиль невозможно спутать ни с чьим другим: это потрясающая работа с текстурами, глянцевая, будто светящаяся изнутри кожа, идеализированные фигуры с широкими плечами и резкими скулами, а главное — фирменный «рубленый» мазок. Интерес к оцифровке стиля Лиендекера с помощью нейросетей обусловлен его уникальной техникой нанесения краски. В отличие от большинства живописцев, стремящихся к плавным градиентам, Лиендекер строил объем с помощью плотных, параллельных, перекрещивающихся штрихов масляной краской (своеобразная живописная штриховка). Для искусственного интеллекта, который по умолчанию стремится «сгладить» все переходы и сделать лица фотореалистичными, воспроизвести такую строгую, геометрически выверенную геометрию мазка и складок ткани — невероятно сложная задача. Ниже представлены некоторые работы Джей Си Лиендекера, вошедшие в базу данных для обучения искусственного интеллекта.
Процесс обучения нейросети для генерации изображений
- Сбор и очистка базы изображений (картин художника, в данном случае).
- Выбор архитектуры нейросети (например, GAN, VAE).
- Обучение генератора и дискриминатора.
- Настройка параметров обучения (скорость обучения, функция потерь). 5.Визуальная оценка качества полученных изображений, корректировка, если требуется.
Техническая реализация (код и процесс обучения)
В рамках проекта обучение проводилось в облачной среде Google Colab. Ниже представлены ключевые фрагменты кода, использованные для настройки и запуска процесса файнтюнинга, а также их краткое описание. Сначала мы устанавливаем нужные программы (библиотеки) в Google Colab. Они нужны, чтобы нейросеть могла работать с картинками и обучаться на них. Так как современные нейросети очень «тяжелые», мы используем специальные инструменты, которые сжимают процесс и позволяют запустить его даже на бесплатной видеокарте, не теряя при этом качества.
Установка библиотек
Ниже представлена главная команда. Здесь мы буквально говорим нейросети: «Возьми базовую модель, посмотри наши картинки из папки датасета, запомни этот стиль по специальному кодовому слову и сделай нужное количество шагов тренировки». Чтобы облако не зависло от нехватки памяти, мы включаем экономный режим — смешанную точность и 8-битный оптимизатор. Это как упаковать большой чемодан вещей в маленькую ручную кладь.
Нейросеть шаг за шагом просматривает картинки и пытается уловить стиль Лиендекера. Мы используем метод LoRA — это такой «умный фильтр». Благодаря ему нейросеть не ломает свои базовые знания о мире (она всё ещё помнит, как выглядит костюм или собака), а просто учится рисовать эти вещи в новом, глянцевом стиле с характерным рубленым мазком.
Картины Джей Си Лиендекера отличаются ярким, узнаваемым стилем, который характеризуется несколькими ключевыми особенностями: — Знаменитый «рубленый» мазок, формирующий объем подобно скульптурной лепке. — Идеализированные, атлетичные мужские и элегантные женские фигуры. — Глянцевая, светящаяся фактура кожи с резкими бликами. — Виртуозная работа с драпировками: жесткие, геометрически правильные складки на тяжелых тканях и шелке. — Атмосфера роскоши, праздника и безупречного стиля, характерная для американской журнальной иллюстрации 1920–1930-х годов. Именно эти особенности делают работы Лиендекера такими уникальными, запоминающимися и недосягаемыми по уровню академического мастерства.
Примеры сгенерированных изображений и промпты
Для тестирования модели и раскрытия её потенциала были составлены специальные промпты, проверяющие разные аспекты стиля, включая перенос на современные сюжеты.
Джентльмен в смокинге: «A handsome gentleman in a tailored 1920s tuxedo adjusting his bowtie, looking away, photo in JC style, chiseled brushstrokes, glossy skin, vintage advertising illustration.»
Портрет с трубкой: «Close-up portrait of a dapper man with perfectly slicked hair and a sharp jawline, smoking a pipe, photo in JC style, glowing complexion, distinct thick paint strokes, Arrow Collar Man aesthetic.»
Пара на танцах: «An elegant couple dancing at a glamorous 1920s party, the woman in a sparkling flapper dress, the man in a sharp suit, photo in JC style, dynamic fabric folds, Saturday Evening Post cover style.»
У туалетного столика: «A beautiful woman sitting at a vanity mirror applying red lipstick, wearing a silk robe, photo in JC style, luminous skin tones, deliberate hatched oil painting technique.»
Астронавт-герой: «An astronaut in a futuristic spacesuit taking off a helmet, revealing a classically handsome face with a strong jaw, photo in JC style, heroic lighting, Golden Age illustration style.»
Как мне кажется, нейросети удалось приблизиться к уникальному стилю Джей Си Лиендекера и передать его. В изображениях можно уловить характерную атмосферу ретро-глянца, красивые, скульптурно вылепленные лица, общую композиционную строгость и попытки сымитировать текстуру масла на холсте. И все же нельзя не отметить, что сгенерированные нейросетью изображения далеки от идеала. Модель часто терпит неудачу там, где требуется точная работа кистью: вместо плотных, параллельных «рубленых» мазков Лиендекера нейросеть скатывается в банальное цифровое сглаживание кожи, делая лица скорее пластиковыми, чем живописными. Также ИИ испытывает колоссальные трудности с логикой складок ткани — там, где у художника каждая складка подчинена законам физики и строгой геометрии, нейросеть генерирует хаотичные заломы. Все эти вещи могут быть замечены даже непрофессиональным взглядом человека, не имеющего искусствоведческого образования.
Вывод
Итак, эксперимент с оцифровкой эталонного журнального стиля Джей Си Лиендекера наглядно показывает, насколько далеко продвинулось обучение нейросетей. Если раньше ИИ не мог работать с выраженной живописной фактурой, то современные флагманские модели, такие как Stable Diffusion 3.5, FLUX.1, Midjourney v6 и DALL-E 3, способны не только улавливать эстетику «ревущих двадцатых», но и переносить этот академический стиль на совершенно новые сюжеты, такие как научная фантастика или современный спорт. Это открывает невероятные возможности для коммерческой иллюстрации и дизайна рекламных постеров в ретро-стилистике. Тем не менее, этот процесс поднимает важные этические вопросы. Способность ИИ с невероятной точностью воспроизводить уникальный авторский почерк выдающихся иллюстраторов обостряет дискуссии вокруг авторского права и защиты стиля современных творцов, чей труд может быть мгновенно обесценен машинной генерацией. В целом, глубокое дообучение нейросетей (LoRA/Fine-tuning) под конкретного художника — это мощнейший инструмент, который меняет парадигму визуального производства, требуя при этом уважительного и осознанного отношения к первоисточнику и его эстетическим принципам.
Применение генеративной модели
Для генерации промптов был использован ChatGPT.
