Концепция проекта
Концепция строится вокруг вопроса: насколько глубоко генеративная нейросеть способна уловить уникальную визуальную «изюминку» автора — те самые детали, которые делают стиль узнаваемым, будь то характерные формы, особые текстуры, специфическая цветовая палитра или приёмы композиции. Для этого датасет формируется не как случайная выборка, а как репрезентативный набор, фиксирующий повторяющиеся стилевые признаки. В ходе эксперимента анализируется, способна ли модель не просто имитировать жанр, а воспроизводить стиль с точностью, позволяющей зрителю безошибочно идентифицировать исходного автора в сгенерированных изображениях. Для этого был собран датасет из иллюстраций автора tiemcuala12, доступных на Pixabay по открытой лицензии.
На исходных изображениях представлен мягкий иллюстративный стиль с акварельной подачей и деликатной проработкой формы. Цветовая палитра приглушённая, «припылённая», с акцентом на натуральные землистые оттенки — коричневые, бежевые и мягкие зелёные. Визуально сочетаются плавные цветовые переходы без жёстких контуров, как в изображении булочки, и тонкая линейная графика в персонаже, что создаёт баланс между пятновой живописью и аккуратным рисунком. Формы упрощены и слегка стилизованы, с ощущением наивности и декоративности. Особое внимание уделено фактуре: заметны эффекты растекания краски, мягкие тени и отсутствие резких контрастов. Композиция строится на изоляции объектов на нейтральном фоне, что усиливает фокус на визуальном стиле и создаёт ощущение ручной работы, близкой к книжной иллюстрации.
Как модель обучалась? Показываю несколько шагов
проводим первоначальную установку необходимых инструментов
загружаем датасет
проверяем корректно ли загрузился датасет
генерируем изображение уже после обучения модели
Итоговая серия изображений, которую сгенерировала обученная модель нейросети
На основе пяти промтов получилось пять следующих иллюстраций
Промт: image in tiemcuala12 style, woman in dress holding sandwich
промт: image in tiemcuala12 style, tasty croissant on neutral background
промт: image in tiemcuala12 style, tasty croissant on neutral background
промт: image in tiemcuala12 style, girl in long pink dress holding umbrella
промт: image in tiemcuala12 style, tasty bread on neutral background
Выводы
В результате обучения нейросеть достаточно хорошо усвоила приглушённую, природную цветовую палитру с преобладанием тёплых коричневых, бежевых и мягких зелёных оттенков, а также научилась воспроизводить мягкий иллюстративный стиль с акварельной подачей. Она передаёт характерные плавные цветовые переходы, эффект растекания краски и общее ощущение «ручной» работы. Кроме того, нейросеть улавливает композиционный принцип изоляции объекта на нейтральном фоне и сочетание пятновой живописи с тонкой линейной графикой, что делает изображения стилистически цельными.
Несмотря на это, нейросеть склонна упрощать визуальный язык, часто делая изображения более однородными и менее вариативными по фактуре. Она не всегда точно воспроизводит баланс между акварельной мягкостью и графической линией, смещаясь в сторону одного из приёмов. Также наблюдается ограниченность в работе с цветом: палитра сохраняется, но сложные и нюансные сочетания могут теряться, становясь более «усреднёнными». В результате изображения выглядят гармонично, но менее выразительно и разнообразно, чем исходные иллюстрации.
Техническая реализация в двух словах
Эксперимент построен на базе Stable Diffusion XL 1.0 с применением Dreambooth + LoRA. Датасет — 30 изображений (1024×1024).
Использованные нейросети (дополнительно)
https://chatgpt.com/ и https://deepseek.com/en/ использовались для написания дополнительного текста
