Обучение генеративной нейросети под стиль Роджера Дина
концепция
Проект направлен на обучение генеративной нейросети Stable Diffusion в визуальном стиле Роджера Дина — художника, прославившегося своими фантастическими пейзажами и сюрреалистической архитектурой. Его узнаваемый язык включает в себя плавные скальные формы, левитирующие острова, необычные структуры и яркие, насыщенные палитры. После обучения модель будет использоваться для создания новых композиций в духе Дина, но с новыми сюжетами — от футуристических городов до фантастических миров, вдохновлённых природой. Идея проекта — исследовать, как можно перенести уникальную визуальную поэтику одного художника в новые сценарии с помощью нейросетевых технологий, открывая новые горизонты в синтезе арта и машинного обучения.
особенности стиля
Стиль Роджера Дина легко узнаваем по своей уникальной смеси сюрреализма, фантастики и органической архитектуры. Его визуальный язык формируют парящие острова, монолитные скальные образования, извилистые деревья, напоминающие кораллы, и архитектура, будто вырастающая из природного ландшафта. В его работах царит ощущение безвременья и медитативного покоя: пространства кажутся бескрайними, а формы — живыми. Дин использует яркую, но мягкую цветовую палитру с плавными градиентами — бирюзовые, фиолетовые, янтарные, синие и зелёные оттенки создают атмосферу мистики и воздушности. Свет играет важную роль, часто появляясь в виде рассеянного сияния или тумана, подчеркивающего глубину пространства. В его композициях почти не встречаются люди — главным героем становится сам пейзаж, наполненный загадкой и внутренним ритмом.
датасет
обучение
Процесс проекта включал несколько этапов: сначала был отобран и подготовлен датасет — изображения в характерном стиле Роджера Дина, отражающие ключевые особенности его визуального языка. Затем на основе этого набора данных была проведена дообучка модели Stable Diffusion, чтобы она могла воспроизводить узнаваемую эстетику художника. После обучения нейросеть использовалась для генерации новых изображений, передающих атмосферу и формы мира Роджера Дина, но на основе новых сюжетов и описаний.
сгенерированные картинки (100% вес LoRa)
сгенерированные картинки (70% вес LoRa)
заключение
Проект продемонстрировал потенциал нейросетевых технологий в перенесении уникального художественного стиля на новые визуальные сюжеты. Благодаря обучению модели на работах Роджера Дина удалось воссоздать его характерный мир — с парящими островами, органическими формами и мистической атмосферой — в ранее несуществующих сценах. Такой подход открывает новые возможности для исследования визуального языка художников, расширяет границы цифрового творчества и позволяет переосмысливать знакомую эстетику в современном технологическом контексте.
