Original size 1140x1600

Обучение генеративной нейросети под стиль Петрова-Водкина

PROTECT STATUS: not protected
The project is taking part in the competition

Идея проекта Проект направлен на создание LoRA для SDXL, передающего характерные черты живописи Кузьмы Петрова-Водкина: сферическую перспективу, основные цвета, пластику фигур и специфическую трактовку лиц.

Original size 2092x600

Для обучения отобраны 28 законченных картин с WikiArt, которые выражают узнаваемый стиль художника. Из выборки исключены наброски и реалистичные портреты.

Результирующая серия изображений

После обучения была проведена серия генераций с минимальным промптом «in the style of Kuzma Petrov-Vodkin» и разным количеством шагов для оценки «чистого» влияния LoRA. Тестирование показало, что оптимальное количество шагов денойзинга — 20. При 5–15 шагах стиль проявляется слабо, изображения размыты. Свыше 25 шагов качество не улучшается.

Original size 4228x1024

Далее были сгенерированы несколько характерных для художника сюжетов. LoRA успешно усвоила ключевые элементы стиля: особенности лиц, фигур людей и лошадей, цветовую гамму.

Original size 1025x1024

Также модель неплохо справилась с нехарактерными сюжетами.

Original size 2089x1024
Original size 2089x1024

Описание процесса обучения

Обучение проводилось в Google Colab с использованием кода, реализующего DreamBooth для SDXL. Все изображения из датасета были загружены в Colab, после чего для каждого из них с помощью BLIP были сгенерированы текстовые подписи.

Несмотря на то, что BLIP периодически выдавал зашумлённые описания (с повторами фамилий или ошибочными отсылками к другим художникам), итоговое качество LoRA не пострадало. Параметры обучения не изменялись, 500 шагов заняло 42 минуты.

Обучение генеративной нейросети под стиль Петрова-Водкина
Project created at 22.03.2026
We use cookies to improve the operation of the website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fo...
Show more