Идея проекта
Синъити Сакамото — японский художник манги, известный своими сериями сейнэн-мангами «Скалолаз» и «Безвинный» и «Дети ночи».
В своем проекте я вдохновилась его стилем рисования и создала серию женских и мужских портретов, на которых изображены вампиры Викторианской эпохи.
Изображения для обучения
Фреймы из манг «Безвинный» и «Дети ночи» Синъити Сакамото
Итоговые картинки
Серия женских портретов
Серия мужских портретов
- art in SAKAMOTO style, handsome Victorian era vampire man with long black hair
- art in SAKAMOTO style, black and white, beautiful vampire man
- art in SAKAMOTO style, black and white two Victorian era vampire with white hair
- art in SAKAMOTO style, black and white, beautiful vampire girl
- art in SAKAMOTO style, black and white, The Victorian era vampire woman with white hair
- art in SAKAMOTO style, black and white, The Victorian era vampire woman
Комментарий
Генерация успешно уловила узнаваемые элементы стиля Сакамото, хотя с разной степенью точности.
У женских персонажей удлинённые, слегка миндалевидные глаза с затемнёнными веками. У мужских персонажей — глубокие тени под скулами, подчёркивающие резкие черты лица. Хаотичные, но анатомически точные пряди волос с контрастными бликами, и высокой детализацией.
Использован резкий контраст между освещёнными и затемнёнными участками. Удалось передать узнаваемую манеру штриховки и теней., а также исторический антураж
Описание применения генеративной модели
В данном проекте искусственный интеллект применялся для автоматизированного создания персонажей в стиле мангаки Синъити Сакамото, что требовало точного воспроизведения его уникальной графической манеры.
Использованная модель Stable Diffusion XL (SDXL) с дообученной LoRA-адаптацией.
Датасеты для обучения LoRA: Изображения собраны вручную из общедоступных источников
Для адаптации генеративной модели под стиль Синъити Сакамото был собран специализированный датасет.
Нейросеть проанализировала все изображения, полученные из датасета и создала на их основе промты.
Обучение модели длилось около 45 минут, после чего нейросеть приступила к генерации изображений.
Вывод
Проект подтвердил, что нейросеть способна воспроизводить сложные авторские стили, но требует точной настройки и постобработки. Лучшие результаты достигнуты в передаче графической составляющей (штриховка, тени), тогда как композиционная глубина требует дополнительного контроля.
