Fake friends

(1) концепция (2) референсы (3) итоговые изображения (4) процесс (5) код (6) описание применения генеративной модели

Проект Fake Friends исследует границу между реальными человеческими связями и их цифровыми симуляциями. В его основе лежит использование нейросетей для генерации изображений несуществующих людей, созданных на базе фотографий моих друзей. Эти образы одновременно узнаваемы и чужды: в них сохраняются черты, мимика и визуальные паттерны реальных людей, но при этом они представляют собой новых, вымышленных персонажей, не имеющих собственной биографии, памяти и опыта. Проект поднимает вопрос о том, что делает дружбу подлинной — внешний облик, накопленный совместный опыт или уникальная личность. Нейросеть, анализируя и комбинируя визуальные данные, формирует гибридные лица, которые вызывают ощущение близости и узнавания, но лишены эмоциональной и жизненной глубины. Fake Friends становится размышлением о природе памяти, восприятия и алгоритмического воображения. Сгенерированные «друзья» отражают не самих людей, а мое субъективное восприятие их, переработанное машиной и превращенное в новую, синтетическую форму. Проект также фиксирует цифровой след близких людей, переводя его в пространство, где границы между оригиналом и копией стираются.

за изображения-референсы были взяты портреты моих друзей и меня

Генеративная модель неплохо справилась с генерацией лица человека. В близких ракурсах только зрачки сильно выделяются.

Одна из проблем, которая выяснилась уже после обучения — из-за того, что в исходных изображениях есть и женщины и мужчины, а промт написан, чтобы он генерировал на «человека», происходит смешение мужских и женских черт. Из-за этого можно наблюдать не точности в чертах лица и смазанности глаз.

Из позитивного можно также отметить хорошую симметрию лица.

Генеративная модель была обучена в среде Гугл Коллаб с графическим ускорителем GPU. Самым трудным моментом оказалось конвертация из-за неудачного сохранения на диск, так как программа отказывалась читать файлы.

После устранения неполадок с конвертацией, обучение генеративной модели прошла гладко, генерации работали исправно.

В своей работе мне пришлось обратить к Gemini в целях помощи с конвертацией файов. Также нейросеть помогла улучшить финальные промты для генераций.