Обучение генеративной нейросети под стиль Левитана

Для обучения я решила взять картины Исаака Левитана - художника, известного своими "пейзажами настроения". Его стиль кажется мне очень выразительным и индивидуальным, его картины отличаются своей "живостью" и атмосферой. Цель моего проекта - попробовать воспроизвести узнаваемый стиль художника с помощью инструментов ИИ. В качестве исходных изображений я взяла 25 работ Левитана.

В начале работы, после загрузки библиотек, был загружен и распакован архив с датасетом, после чего программа начала поиск изображений по форматам и подготавливала их: изображения были преобразованы в формат 1:1.

Во время обучения было выставлено 1000 шагов. На каждых пройденных 200 шагах устанавливался checkpoint с сохранением модели в отдельный файл, чтобы при случае неудачного шага в обучении можно было вернуться к наиболее качественной попытке. В конце обучения был создан файл с расширением .json, в котором представлена статистика обучения модели.

В процессе генераций использовались 12 промптов, которые задавали стиль генераций. Также были использованы негатив-промты для улучшения качества изображения и работы программы. Например, для отображения масляных мазков, в коде была создана функция add_oil_painting_texture_natural.

Результат представляет из себя серию из 30 изображений. На всех результирующих картинах изображен пейзаж - "профиль" Левитана. Изображения отличаются яркой цветовой палитрой, что отсылает к картинам Левитана "Золотая осень", "Весна в Италии" и "В Альпах Весной".

Кроме того, что результирующие изображения сгенерированы так, что напоминают картины за счет "мазков" кисти и имитации красок, они переняли характерные признаки стиля Левитана. В частности, искусственный интеллект передал работу художника со светом: на картинах ярко выраженная светотень, а луна сияет, как на оригинальных картинах. В генерациях также присутствует контрастность, характерная для художника.

В работе использовались:

• Stable Diffusion v1.5 https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5
• Diffusers https://huggingface.co/docs/diffusers/index
• DeepSeek (помощь в написании промптов) https://deepseekcom.ru/
• Upscayl (улучшение качества изображений для презентации) https://upscayl.org/