Исходный размер 2280x3200

Искусственный интеллект и визуализация поглощения архитектуры природой

Проект принимает участие в конкурсе

Концепция

Проект посвящён исследованию возможностей искусственного интеллекта в области генерации изображений на примере визуального стиля «nature takeover». В рамках работы предполагается обучение генеративной модели, способной создавать изображения, в которых архитектурные объекты постепенно поглощаются природной средой. Данный визуальный стиль отражает взаимодействие двух противоположных систем — искусственно созданной человеком архитектуры и естественной природной среды, которая со временем трансформирует и разрушает её.

Основная цель проекта — разработать и обучить модель на базе генеративного искусственного интеллекта для создания изображений в заданном визуальном стиле и продемонстрировать возможность управления результатом генерации.

Исходные изображения

Весь датасет был собран из бесплатных изображений с сайта Unsplash.

Исходный размер 4823x3215

Фотограф — David Tip

Проект исследует не только технические возможности искусственного интеллекта, но и визуальную метафору — постепенное возвращение мира к природному состоянию, в котором человеческие конструкции теряют свою доминирующую роль.

В процессе были сформулированы следующие критерии успешного обучения модели:

- наличие растительности (плющ, деревья, мох); - интеграция природы в архитектуру; - отсутствие «чистых» зданий; - сохранение атмосферы заброшенности.

Исходный размер 5262x3720

Фотограф — Ivy Dao

Процесс обучения

Перед началом обучения необходимо было импортировать все необходимые библиотеки.

Исходный размер 1455x665

Следующий этап — загрузка датасета и генерация подписей к каждому изображению.

Исходный размер 1542x667
0
Исходный размер 1747x648
0

Для дальнейшего сохранения обученной модели необходимо было войти в аккаунт на HuggingFace.

Исходный размер 1103x460

Само обучение модели проходило со следующими ключевыми параметрами:

- resolution = 512 - max_train_steps = 1000 - checkpointing_steps = 250

Таким образом, время обучения модели составило 1 час 19 минут.

Исходный размер 994x564

После этого модель необходимо было сохранить на HuggingFace.

Исходный размер 1719x676

Завершающий этап — генерация самих изображений.

0

Серия сгенерированных изображений

Обученная модель уже в первых генерациях демонстрирует высокий уровень соответствия заданному визуальному стилю «архитектура, поглощённая природой». Здания практически полностью покрыто густой растительностью, в частности плющом, который органично «обволакивает» фасад и частично скрывает архитектурные элементы. Это создаёт убедительное ощущение того, что природная среда постепенно вытесняет и разрушает искусственно созданную структуру.

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, a tree growing on the side of a house

Оригинальное фото (фотограф — David Tip) || Генерация нейросети

промпт: overgrown ruins during sunset, warm golden light, plants glowing in sunlight, peaceful and quiet

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, empty room overtaken by nature, vines on walls, plants growing through floor, soft sunlight, peaceful mood

Генерации нейросети

Визуально чётко прослеживается доминирование природы над архитектурой, что полностью соответствует концепции проекта.

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, ruined house covered in dense vegetation, trees growing through roof, broken windows, cinematic lighting, high detail

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, skyscraper covered entirely in dense greenery, trees growing from windows, nature reclaiming city, post-apocalyptic atmosphere, wide angle, cinematic lighting

Генерации нейросети

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, overgrown urban ruins, plants growing through concrete, moss, ivy, cracked walls, атмосферic, realistic style

Отдельного внимания заслуживает атмосфера изображения. Мягкое, рассеянное освещение, приглушённая цветовая гамма и лёгкий эффект туманности формируют ощущение заброшенности, тишины и изоляции. Такое настроение усиливает восприятие сцены как «забытого» пространства, в котором время как будто остановилось. Цветовая палитра, построенная преимущественно на оттенках зелёного и коричневого, выглядит гармонично и не содержит лишних или выбивающихся элементов, что дополнительно усиливает целостность изображения.

Оригинальное фото (фотограф — Pedro Oliveira) || Генерация нейросети

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, ancient building swallowed by jungle, thick vegetation covering all surfaces, roots breaking through walls, misty air, dramatic lighting

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, city completely overtaken by nature, skyscrapers covered in greenery, post-apocalyptic calm mood

Генерации нейросети

Тем не менее, можно отметить и некоторые недостатки. В частности, отдельные архитектурные детали, такие как оконные проёмы, выглядят слегка размытыми или не полностью реалистичными, что является типичным артефактом генеративных моделей. Кроме того, текстуры растительности местами могут казаться повторяющимися и недостаточно вариативными, что снижает уровень фотореалистичности.

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, abandoned house overgrown with vegetation, foggy atmosphere, soft light, mysterious mood

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, abandoned interior with trees growing inside, sunlight coming through broken roof, plants everywhere, cinematic light rays

Генерации нейросети

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, massive tree growing inside abandoned building, roots breaking through floor, sunlight from above, highly detailed, cinematic

промпт: photo collage in NATURE RUIN style, old factory overtaken by nature, vines climbing walls, grass and trees growing around, cloudy sky, cinematic

Генерации нейросети

Модель способна успешно воспроизводить заданный стиль, однако качество результата зависит от сложности сцены. Более простые и композиционно сфокусированные изображения получаются более гармоничными и убедительными, тогда как сложные сцены демонстрируют больший масштаб, но сопровождаются потерей читаемости и появлением артефактов.

Описание применения генеративной модели

- Stable Diffusion — обучение нейросети

- BLIP — генерация подписей к изображениям

- Hugging Face — генерация токена и загрузка модели на сайт

Искусственный интеллект и визуализация поглощения архитектуры природой
Проект создан 23.03.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше