Идея проекта 🌷
⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°✿˖°
Этот проект посвящен попытке перевести визуальный язык художницы Жанны Антиповой (Soverena) в формат обучаемой генеративной модели. Для меня это не внешний или случайно выбранный материал: Жанна Антипова является моей близкой подругой, поэтому в основе проекта лежит не только интерес к ее эстетике, но и личная включенность в ее художественный мир.
Мне было важно исследовать, можно ли с помощью обучения Stable Diffusion передать не просто отдельные внешние признаки изображений, а более тонкое ощущение авторского почерка: минимализм, наивную интонацию, ограниченную палитру, бежевый фон, тонкую линейность и акцент на одном доминирующем цвете.
В итоговой серии я стремилась показать, как обученная модель переосмысляет ключевые элементы визуального языка Soverena: минималистичную композицию, бежевую плоскость фона, черную линейную графику, акцентные синие, оранжевые и красные элементы, а также сочетание детской наивности и легкой сюрреалистичности.
⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°⋆˚✿˖°
Исходники 🌷
♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚
Для обучения был использован датасет из 20 квадратных изображений Жанны Антиповой (Soverena).
Среди повторяющихся мотивов в работах часто встречаются торты, коты и условные рисованные портреты. В этих изображениях не найти высокой детализации, но прослеживается цельность визуального языка, построенного на лаконичности, ручной графичности и узнаваемой системе цвета.
Эти особенности работ стали основой для обучения модели и последующей генерации новой серии изображений.
♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚ 🦢・₊✧♡₊˚
Процесс обучения 🌷
:･ﾟ✧: ･.☽˚｡･ﾟ✧: ･.: ･ﾟ✧: ･.☽˚｡･ﾟ✧: ･.: ･ﾟ✧: ･.☽˚｡･ﾟ✧: ･.:
⋆ Для обучения я использовала Google Colab и DreamBooth LoRA на базе Stable Diffusion XL. Сначала был собран датасет из 20 работ Жанны Антиповой (Soverena). Все изображения были приведены к единому квадратному формату 512×512, чтобы модель обучалась на визуально цельном и технически однородном материале. После этого датасет был загружен в Colab, где была настроена среда для обучения и подключены все необходимые библиотеки.
⋆ В качестве основы была выбрана модель Stable Diffusion XL, а сами изображения сопровождались автоматически созданными подписями, к которым затем добавлялся общий стилевой маркер SVRNA. Это позволило обучать модель не просто на наборе картинок, а на системе повторяющихся визуальных признаков, связанных с работами Soverena. Обучение проходило в формате LoRA, то есть модель не переобучалась полностью, а настраивалась через отдельные дополнительные веса, отвечающие за новый художественный язык.
⋆ После завершения обучения полученные веса были подключены к базовой SDXL-модели, и начался этап генерации. На этом этапе я подбирала prompts так, чтобы сохранить наиболее важные характеристики исходных работ: минимализм, бежевый фон, тонкую черную линию, один акцентный цвет, наивность изображения и повторяющиеся мотивы, такие как портреты, коты, торты и декоративные объекты. В итоге была получена серия изображений, в которых нейросеть не копирует конкретные работы, а воспроизводит их общую визуальную логику и превращает ее в новые композиции.
: ･ﾟ✧: ･.☽˚｡･ﾟ✧: ･.: ･ﾟ✧: ･.☽˚｡･ﾟ✧: ･.: ･ﾟ✧: ･.☽˚｡･ﾟ✧: ･ﾟ
Начало тех. части
В Google Colab был загружен и распакован подготовленный датасет из 20 изображений для последующего обучения модели.
На этом этапе для изображений автоматически были созданы текстовые подписи, использованные в процессе обучения LoRA-модели, чтобы модель обучалась не только на самих изображениях, но и на их текстовых
На этом этапе был запущен процесс обучения LoRA-модели на подготовленном датасете.
Итоговая серия 🌷
˚ʚ♡ɞ˚⋆ ˚｡⋆୨♡୧⋆ ˚｡⋆˚ʚ♡ɞ˚⋆ ˚｡⋆୨♡୧⋆ ˚｡⋆˚ʚ♡ɞ˚⋆ ˚｡⋆୨♡୧⋆
♡ Итоговая серия состоит из генераций, которые продолжают визуальный язык работ Жанны Антиповой, но при этом не повторяют их напрямую. В серии появляются минималистичные портреты, изображения котов, тортов, декоративных объектов и небольших условных сцен.
♡ Примечательно, что в некоторых изображениях нейросеть даже повторила подпись автора.
♡ Главным в этой серии становится не сюжетная сложность, а сохранение узнаваемой интонации работ Soverena: простоты, декоративности, легкой сюрреалистичности и визуальной цельности.
˚ʚ♡ɞ˚⋆ ˚｡⋆୨♡୧⋆ ˚｡⋆˚ʚ♡ɞ˚⋆ ˚｡⋆୨♡୧⋆ ˚｡⋆˚ʚ♡ɞ˚⋆ ˚｡⋆୨♡୧⋆
На этом этапе были сгенерированы первые изображения с помощью обученной LoRA-модели и текстовых prompts.
✧* В рамках проекта использовались две генеративные модели. Основной моделью стала Stable Diffusion XL с дообучением через DreamBooth LoRA: она применялась для обучения на датасете работ Жанны Антиповой и последующей генерации итоговой серии изображений. Дополнительно использовался ChatGPT, который помогал в работе с Python-кодом.
https://chatgpt.com/ ⋆｡ﾟ☁︎｡⋆｡ ﾟ☾ ﾟ｡⋆
