Исходный размер 1140x1600

Обучение нейросети на основе работ Эрнста Геккеля

Проект принимает участие в конкурсе

Эрнст Геккель (1834–1919) был выдающимся немецким биологом-эволюционистом, который верил, что природа — это величайший художник. Его фундаментальный труд «Красота форм в природе» (1904) стер границу между научным атласом и сборником графического искусства. На рубеже XIX и XX веков он открыл миру симметрию радиолярий, сложное строение медуз и микроскопических организмов, превращая сухую биологическую документацию в изысканные литографии. Геккель стремился доказать единство всего живого через геометрию, и его работы стали одним из главных источников вдохновения для стиля модерн.

big
Исходный размер 931x661

Оригинальное изображение Эрнста Геккеля

Мой выбор обусловлен тем, что графика Геккеля — это готовый алгоритм. В отличие от абстрактной бионики, здесь есть четкая геометрия и иерархия элементов: центральная ось, симметричные отростки, повторяющиеся ячейки панцирей. Для нейросети это идеальный «визуальный код». Я использую его, чтобы провести структурную замену: я беру техногенный объект (автомобиль, здание, телефон, животное) и заставляю ИИ перестроить его поверхность по законам органики Геккеля. Прямые линии я меняю на известковые скелеты, а гладкий пластик — на пористые хитиновые структуры.

Оригинальные изображения Эрнста Геккеля

Для этой серии я использовал COLAB-блокнот для обучения SDXL через DREAMBOOTH LORA. Выбор среды был продиктован учебным курсом, но я адаптировал код из GITHUB под свои задачи, чтобы эффективно задействовать облачные мощности. Сама технология LORA позволила мне внести точные коррективы в веса модели, не перегружая её лишними данными. Это дало нужную гибкость: вся техническая цепочка — от подготовки датасета до финального рендеринга — прошла через этот инструмент, что обеспечило стабильную работу и предсказуемое качество.

Оригинал/Генерация

Исходный размер 1024x330

Генерации in Haeckel style

Процесс начался с того, что я совместно с ChatGPT сформулировал идею, концепт, подобрал художника работы которого будут подходить мне и соблюдать все правила. Для реализации я взял изображения из открытых источников, обрезал их и подогнал под стандартный квадрат. Каждому входному файлу я присвоил уникальное название, а содержимое определил с помощью нейросети для точной разметки. После обучения я долго экспериментировал с промптами, пока не добился нужного визуального результата.

В итоге я получил серию кадров, где современные объекты и животные полностью пересобраны по законам природы. Мне удалось изменить саму суть предметов: теперь они выглядят так, будто их вырастили в океанских глубинах или лесных лабораториях по чертежам столетней давности. Металл, пластик и обычная шерсть исчезли, их место заняли костяные панцири, пористые кораллы, известковые чешуйки и сложные сплетения щупалец.

Генерации in Haeckel style

В итоговой серии изображений можно выделить два основных направления: переосмысление неодушевленных объектов и трансформацию живых существ. В обоих случаях сработала концепция органической реконструкции форм, но проявилась она по-разному.

0

Генерации in Haeckel style

Объектная трансформация (Техника и Артефакты)

Здесь мы видим полную морфологическую пересборку бытовых предметов. Они перестали считываться как изделия из металла, пластика или дерева. В их структуре появились сложные костяные панцири, пористые коралловые наросты и полупрозрачные мембраны. Это не просто наложение текстуры, а изменение самой сути предметов: прямые линии заменились известковыми скелетами, а гладкие поверхности — фрактальными узорами. Удалось достичь эффекта, когда рукотворные вещи выглядят как органические формы, выращенные в океанских глубинах по чертежам столетней давности. При этом они сохранили свою функциональную узнаваемость, но в совершенно ином, биологическом прочтении.
0

Генерации in Haeckel style

Живые существа (Биологические гибриды)

В случае с животными процесс генерации пошел по пути создания сложных глубоководных гибридов. Привычные покровы (шерсть, кожа) были заменены на известковые чешуйки, шипы и пористые структуры, характерные для радиолярий и медуз из атласов Геккеля. Животные превратились в фантастических существ, в которых не сразу узнаются их земные прототипы. Они выглядят как уникальные экспонаты из секретного архива натуралиста, где граница между сушей и океаном полностью стерта. Ключевым моментом здесь стала передача биологического свечения в сочетании с приглушенной палитрой сепии и охры, что добавило образам загадочности и глубины.

Генерации in Haeckel style

Исходный размер 5002x1627

Генерации in Haeckel style

Общим для серии стала строгая симметрия и геометрический порядок в духе литографий Геккеля. Высокая плотность шипов, пор и ворсинок создала эффект микромира на крупных формах. Благодаря контролю нейросети удалось сохранить узнаваемость исходных образов, при этом полностью заменив их ткани на органические. Результат варьируется от интерьеров-раковин до инопланетных существ, глубоко укорененных в классической биологии.

Исходный размер 3123x1024

Генерации in Haeckel style

Ссылка на блокнот с кодом https://disk.360.yandex.ru/d/tQfXPNUf2gcTKw

«Применение генеративных моделей»

Основным инструментом реализации проекта стал Google Colab-блокнот, адаптированный для обучения архитектуры Stable Diffusion XL через метод DreamBooth LoRA. Идейным и аналитическим ядром стала модель Gemini, которая использовалась для разработки концепции, генерации точных промптов и автоматической разметки исходного датасета. Интеграция нейросетевых алгоритмов позволила трансформировать сырые идеи. Применение LoRA-адаптеров дало возможность точечно внедрить органические структуры в веса модели, сохраняя узнаваемость исходных форм при их полной биологической реконструкции.

Обучение нейросети на основе работ Эрнста Геккеля
Проект создан 20.03.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше