В этом проекте я решила обучить генеративную модель нейросеть, который моделирует результат дообучения Stable Diffusion на датасете из 20 произведений Василия Кандинского
Цель проекта — исследовать, насколько генеративная модель способна перенять.
Концепция
В этом проекте исследуется, как генеративная нейросеть может интерпретировать художественный язык Василия Кандинского. Для гипотетического обучения был выбран датасет из 20 квадратных изображений, основанных на его абстрактных композициях. Основная задача — проверить, сможет ли модель воспроизвести характерные признаки стиля: яркие цветовые пятна, динамичные диагонали, геометрические фигуры, многослойность и ощущение визуального ритма.
Итоговая серия изображений представляет не копии оригинальных работ, а новые абстрактные композиции, которые визуально наследуют принципы Кандинского: напряжение между формами, контраст цвета и линии, баланс хаоса и структуры.
Описание применения генеративной модели:
Stable Diffusion XL + DreamBooth LoRA — для обучения модели; ChatGPT — как вспомогательный инструмент для анализа изображений, составления промптов и оформления текста.
исходные изображения
Процесс обучения
скриншоты google colab
