Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной нейросети под стиль Левитана

Проект принимает участие в конкурсе

Концепция

Для обучения я решила взять картины Исаака Левитана — художника, известного своими «пейзажами настроения». Его стиль кажется мне очень выразительным и индивидуальным, его картины отличаются своей «живостью» и атмосферой. Цель моего проекта — попробовать воспроизвести узнаваемый стиль художника с помощью инструментов ИИ. В качестве исходных изображений я взяла 25 работ Левитана.

0

Исходные картины. И. И. Левитан

Процесс работы

В начале работы, после загрузки библиотек, был загружен и распакован архив с датасетом, после чего программа начала поиск изображений по форматам и подготавливала их: изображения были преобразованы в формат 1:1.

0

Во время обучения было выставлено 1000 шагов. На каждых пройденных 200 шагах устанавливался checkpoint с сохранением модели в отдельный файл, чтобы при случае неудачного шага в обучении можно было вернуться к наиболее качественной попытке. В конце обучения был создан файл с расширением .json, в котором представлена статистика обучения модели.

Исходный размер 654x756

В процессе генераций использовались 12 промптов, которые задавали стиль генераций. Также были использованы негатив-промты для улучшения качества изображения и работы программы. Например, для отображения масляных мазков, в коде была создана функция add_oil_painting_texture_natural.

0

Результат

Результат представляет из себя серию из 30 изображений. На всех результирующих картинах изображен пейзаж — «профиль» Левитана. Изображения отличаются яркой цветовой палитрой, что отсылает к картинам Левитана «Золотая осень», «Весна в Италии» и «В Альпах Весной».

0

Результирующие изображения

Кроме того, что результирующие изображения сгенерированы так, что напоминают картины за счет «мазков» кисти и имитации красок, они переняли характерные признаки стиля Левитана. В частности, искусственный интеллект передал работу художника со светом: на картинах ярко выраженная светотень, а луна сияет, как на оригинальных картинах. В генерациях также присутствует контрастность, характерная для художника.

0

Результирующие изображения

Описание применения генеративной модели

В работе использовались: — Stable Diffusion v1.5 https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 — Diffusers https://huggingface.co/docs/diffusers/index — DeepSeek (помощь в написании промптов) https://deepseekcom.ru/ — Upscayl (улучшение качества изображений для презентации) https://upscayl.org/

Обучение генеративной нейросети под стиль Левитана
Проект создан 23.03.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше