На сегодняшний день технологии искусственного интеллекта продвинулись настолько далеко, что мы способны самостоятельно настраивать и обучать машины под свои специфические запросы.
Обучение нейросети рисовать в определенном стиле позволяет создать более гибкий инструмент для работы с визуалом.
Основной задачей было научит модель Stable Diffusion генерировать изображения в определенном стиле на основе заранее заготовленного датасета.
Для обучения и генерации изображений использовались порталы kaggle, hugging face, а также заранее собранный пользовательский датасет.
Датасет содержит в себе картины швейцарского художника Ханса Гигера. Было интересно посмотреть как нейросеть справится со столь необычным стилет изображения.
Подготовка датасэта
Часть изображений из датасэта в разрешении 512×512.
Всего было использовано 13 изображений, все это — разные картины художника Ханса Гинера, как личные, так и для сторонних проектов — вроде концептов для дизайна «Чужого».
Работа с кодом
Просмотр датасэта
Обучение
Сгенерированные изображения
PROMPT: «photo collage in GIGER style, animals fight with each other»
Мне удалось сделать так чтобы нейросеть уловила общий визуальный стиль и сохранить «почерк» Ханса Гинера
Ссылка на датасэт: https://disk.yandex.ru/d/HYxDw97bxhZmCw
Ссылка на блокнот: https://disk.yandex.ru/d/VMHV_MFr1GE56w
