Идея проекта
Целью проекта является создание и обучение генеративной нейросети для синтеза высококачественных изображений жуков (жесткокрылых) с разнообразными формами, окраской и анатомическими особенностями. Особое внимание уделяется детализированной макросъемке, симметрии тела, текстурам панциря и характерным элементам (усики, надкрылья, рога).
Для обучения был создан датасет из изображений жуков различных видов и стилизованных вариаций. Все изображения были приведены к квадратному формату (1:1), очищены от лишнего фона и стандартизированы по освещению и композиции (центральное расположение объекта на нейтральном фоне).
Референсы
Итоговые изображения
Сгенерированные изображения сохраняют общий стиль декоративных жуков (симметрия, центральная композиция, глянцевая текстура). Однако добавилась более выраженная имитация натуральных материалов (камень, мрамор, минералы), снизилась яркость и декоративная сложность паттернов, а также упростились орнаменты — они стали менее сюжетными и более текстурными.
Процесс обучения
Процесс обучения демонстрирует, что модель успешно усвоила базовую структуру изображений: симметрию жука, центральную композицию и глянцевую поверхность. На ранних этапах модель воспроизводит общий силуэт и форму, однако детали и орнаменты могут быть упрощены или искажены.
По мере обучения наблюдается адаптация к стилю: модель начинает генерировать более согласованные текстуры и цветовые сочетания. При этом происходит частичная потеря сложных декоративных элементов (сюжетные узоры, тонкие иллюстрации), заменяемых более простыми текстурными решениями (мрамор, пятна, градиенты).
В целом, модель хорошо обобщает стиль, но склонна упрощать сложные паттерны и заменять их более универсальными визуальными признаками.
Применение генеративной модели
Для генерации промтов был использован ChatGPT.
