Концепция
С самого детства я мечтала побывать на фестивале аэростатов, поэтому я решила просто помечтать об этом с помощью генеративной модели и сгенерировать условное свое путешествие. Для дообучение я использовала датасет с заранее отформатированными фотографиями.
Референсы изображения
Сгенерированные изображения
Генеративная модель очень хорошо скопировали референсы, удачная цветопередача и стилистика фотографий
сохранена и вариативность, модель создает разные генерации основываясь на нескольких промтах. Вообщем, погрешностей как таковых не было замечено. Единственное, что люди получаются одной массой и иногда шар и корзина не совсем удачно соединяются, но это не сильно заметно.
Описание процесса обучения
За счет дообучения SDXL через LoRA+DreamBooth я смогла обучить нейросеть новому объекту.Само дообучение модели проводилось в среде Google Colab на GPU, что позволило ускорить процесс генерации изображений.
Описание применения нейросетевых моделей
Также в написании финальных промтов я использовала Gemini, чтобы промты были достаточно точные и генерации были приближены к референсам из датасета.
