Палитры художественных направлений: от тёмных мастеров к свету и цвету модерна
| КОНЦЕПЦИЯ
У каждого художественного направления есть собственный цвет — набор оттенков, по которому его узнают даже без подписи. Барокко вспоминается тёмным и тёплым, импрессионизм — светлым, фовизм — кричаще-ярким. Этот проект проверяет такие ощущения числами.
По каждому направлению из каталога WikiArt взята большая выборка работ, и из их изображений алгоритмически выделены доминирующие цвета. Для каждой палитры посчитаны три характеристики: насыщенность, светлота и доля тёплых тонов.
Сравнение строится по этим трём признакам и показывает, чем палитры направлений отличаются друг от друга и что у них общего. Выстроенные по светлоте, они складываются в единый сюжет — постепенный сдвиг от тёмной, землистой живописи старых мастеров к светлой и насыщенной палитре модерна.
Важно, что цвет берётся из цифровых репродукций, а не с самих холстов. Поэтому он усредняется по сотням работ: случайные искажения гасятся, и проступает именно типичная палитра направления. Это наглядная и воспроизводимая модель, а не музейное измерение пигмента.
| РАБОТА С ДАННЫМИ
Данные взяты из каталога WikiArt, Internet Archive, файл WikiArt.parquet.
Всего в каталоге 195 394 работы. Для расчёта по каждому направлению отбиралась выборка из 60 картин (всего около 1 198 изображений), и цвет извлекался из их изображений.
Что учитывалось при расчёте: • брались направления с объёмом не меньше 120 работ; • цвет каждой палитры считался методом k-means (6 доминирующих оттенков), метрики — в модели HSV; • усреднение по большой выборке снижает влияние отдельных репродукций. Ограничения данных: • цвет зависит от оцифровки (освещение, лак, калибровка скана); • каталог смещён к известному и западному искусству; • одна работа может относиться к нескольким направлениям сразу.
По этим данным с помощью Claude Code собрана инфографика в формате SVG, затем в ручную доработана в Figma
| ВИЗУАЛЬНЫЕ НОСИТЕЛИ
Проект выдержан в едином стиле и представлен на нескольких носителях:
— рекламные баннеры в городской среде; — постер в галерее современного искусства; — информационные карточки-визитки; — журнал с материалом о проекте.
Единый визуальный язык связывает их в одну кампанию — от уличного баннера до карточки в руках.
| ПРОЦЕСС РАБОТЫ И AI
Инструменты: Python, pandas, scikit-learn, Pillow; Claude Code Opus 4.8; Figma; ChatGPT GPT-5.5
Для проекта анализировались сами изображения работ. По каждому направлению из WikiArt.parquet отбиралась выборка картин, которые скачивались по ссылкам; затем скрипт на Python уменьшал каждое изображение, собирал пиксели и методом k-means находил шесть доминирующих цветов направления. Параллельно в модели HSV считались насыщенность, светлота и доля тёплых тонов. Итог выгружен в таблицу CSV и в карту палитр.
Чтобы превратить набор палитр в осмысленную историю, направления отсортированы по светлоте — так виден переход от тёмного к светлому. Палитра берётся как кластеры реальных пикселей, а не как среднее (усреднение дало бы грязный цвет).
По этим данным с помощью Claude Code (Opus 4.8) собрана инфографика в формате SVG, затем доработана в Figma — вёрстка, типографика, стилевые детали. Мокапы для презентации подготовлены в ChatGPT Plus (GPT-5.5).
