Проект посвящён переносу графического стиля Обри Бёрдсли (1872–1898) — британского художника эпохи декаданса — в пространство генеративного ИИ. Бёрдсли известен своими чёрно-белыми иллюстрациями с чёткими контурами, орнаментальными деталями и декадентской эстетикой. Его иллюстрации к пьесе Оскара Уайльда «Саломея» (1894) считаются вершиной его творчества и одним из ключевых визуальных документов эпохи fin de siècle.
Идея проекта — обучить нейросеть Stable Diffusion XL на работах Бёрдсли и сгенерировать новую визуальную серию по мотивам истории Саломеи. Серия исследует центральный вопрос: способен ли генеративный ИИ уловить не просто визуальные паттерны стиля, но и его настроение — напряжение, орнаментальность, декадентскую красоту?
Примеры исходных работ для обучения
Мечты, из издания «Настоящей истории Люциана», иллюстрированного Бирдсли, 1894 год.
The Snare of Vintage, из издания «Правдивой истории Люциана», иллюстрированного Бирдсли, 1894 год.
Стиль Бёрдсли держится на трёх ключевых принципах: радикальный контраст чёрного и белого без полутонов, орнаментальное заполнение пространства растительными и декоративными мотивами, вытянутые силуэты фигур с подчёркнутой изящностью линий. Именно эти характеристики стали критериями оценки результата.
Процесс работы
Для обучения было собрано 77 работ Бёрдсли из открытых коллекций с лицензией public domain (Wikimedia Commons, The Met Open Access). Все изображения обрезаны до квадратного формата 1:1 и приведены к разрешению 512×512 пикселей. Датасет включает различные работы Бёрдсли — намеренно разнообразный набор для лучшего обобщения стиля.
Некоторые примеры промтов: illustration in BEARDSLEY style, full body cloaked figure in long black robe holding single candle, dramatic dark background, high contrast black and white, intricate fabric details, fine linework, art nouveau illustration in BEARDSLEY style, woman in elaborate robe surrounded by flowers, decorative background illustration in BEARDSLEY style, cloaked figure holding candle, dark background, fine lines
Сгенерированные изображения
illustration in BEARDSLEY style, woman dancing with long veil
illustration in BEARDSLEY style, woman holding decorative platter, flowing robes, intricate patterns
Изображение 1: наиболее динамичная композиция серии. Развевающиеся одежды и декоративная рамка по краям прямо отсылают к иллюстрации «Танец семи покрывал» из оригинального издания «Саломеи». Модель правильно распределила массы чёрного и белого — фигура читается как светлый силуэт на тёмном фоне.
Изображение 2: наиболее «бёрдслевское» по духу. Доминирующий чёрный силуэт с тонкими белыми деталями, мрачный растительный фон — точное попадание в эстетику позднего Бёрдсли.
illustration in BEARDSLEY style, cloaked figure holding candle, dark background, fine lines
illustration in BEARDSLEY style, woman with elaborate headdress and jewelry, ornamental details
illustration in BEARDSLEY style, woman gazing into ornate mirror, detailed linework, art nouveau
Концептуально самое точное для темы Саломеи. Мотив двойника, отражения в зеркале — прямая отсылка к нарциссизму и самолюбованию героини.
illustration in BEARDSLEY style, woman holding decorative platter, flowing robes, intricate patterns
illustration in BEARDSLEY style, woman with peacock feathers, decorative patterns, flowing hair
Изображение 2: визуально самое эффектное в серии. Павлин — один из ключевых символов декаданса и лично Бёрдсли. Гигантский веер из перьев над головой фигуры создаёт почти геральдическую композицию.
Выводы
Глядя на результаты, можно констатировать: нейросеть успешно усвоила ключевые визуальные принципы Бёрдсли. Все двенадцать изображений выдержаны в чёрно-белой графике — ни одно не сползло в цвет, что само по себе говорит о качестве обучения. Модель устойчиво воспроизводит орнаментальные фоны с переплетающимися растительными мотивами, характерные для оригинальных работ художника. Особенно убедительно передана плотность фактуры: фоны заполнены детализированными цветочными и листовыми паттернами, которые у Бёрдсли служат не просто декором, но создают ощущение удушающей, почти болезненной красоты. Это настроение в сгенерированных работах присутствует.
Описание процесса обучения
Для обучения использовался метод DreamBooth + LoRA (Low-Rank Adaptation) поверх базовой модели Stable Diffusion XL 1.0. LoRA — это метод тонкой настройки, при котором не переобучается вся модель целиком, а добавляется небольшой адаптер, обученный на новых данных. Это позволяет сохранить общие возможности модели и добавить к ним знание о конкретном стиле.
