Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной нейросети под стиль Вильгельма Хаммерсхёй

Идея проекта

В этом проекте я решила изучить, насколько хорошо получится обучить генеративную нейросеть создавать картины в стиле датского художника Вильгельма Хаммерсхёй, известного своим поэтическим и меланхоличным стилем. В своём творчестве он чаще всего изображал полупустые помещения с одинокими фигурами, повёрнутыми к зрителю спиной, и безлюдные пейзажи в приглушенной цветовой палитре, состоящей из оттенков серого, белого, бледно-жёлтого, синего, коричневого и чёрного.

Исходные изображения для обучения

Исходный размер 1920x1184

В исходном датасете для обучения генеративной нейросети я собрала 60 изображений в разрешении 1800*1800 пикселей, которые включали пейзажи, портреты, городские и интерьерные зарисовки, созданные художником.

Исходный размер 1920x1184

Процесс обучения модели

После загрузки библиотек, необходимых для обучения генеративной нейросети, я создала директорию, в которую загрузила датасет, состоящий из картин художника.

Исходный размер 1920x475

Далее для каждой из картин были сгенерированы текстовые подписи, описывающие изображённое на картинах.

Исходный размер 1920x745

После этого шёл самый главный и долгий процесс — обучение модели, которое длилось больше часа.

Исходный размер 1920x630

После того, как модель прошла все шаги обучения и была выгружена на сервис Hugging Face, я приступила к написанию промптов и генерации изображений.

Исходный размер 1920x997

Результирующая серия изображений

В итоговой серии изображений мне стало интересно поэкспериментировать с тем, как у обученной нейросети получится изображать картины в разных жанрах — как в тех, в которых работал художник (пейзаж, портрет, бытовой, архитектурный), так и в тех, в которых он не работал (натюрморт, анималистический жанр).

Пейзажи

Исходный размер 1920x892

В изображениях пейзажей у обученной нейросети удалось передать характерные для художника особенности манеры письма: приглушённую охристо-серую цветовую гамму, воздушную перспективу, сдержанность композиции и безлюдность пространств.

Исходный размер 1920x892

В генерациях пейзажей получилось изобразить разные времена года: лето, осень, зиму и весну, также удалось создать городские, сельские и морские пейзажи.

Исходный размер 1920x892

Портреты

Исходный размер 1920x892

В портретах у обученной нейросети также получилось передать особенности стиля художника: серо-охристую цветовую палитру, ярко выраженную свето-теневую моделировку, глубину пространства и меланхоличность выражения лиц моделей.

Исходный размер 1920x892

На портретах получилось изобразить людей разного возраста: как их лица, так и вид со спины. Также в портреты получилось добавить детали: например, книгу в руки мальчика и цветок в руку девочки.

Исходный размер 1920x892

Бытовые сцены

Обучение генеративной нейросети под стиль Вильгельма Хаммерсхёй
Проект создан 02.04.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше