Концепция
Живопись Архипа Куинджи — это исследование света, переведённое в язык пейзажа. Его работы строятся на контрастах сияния и тьмы, на обобщённых формах и напряжённой цветовой гармонии, где важнее ощущение пространства и света, чем точность деталей или реалистичность изображения. Он не просто освещает объекты, а формирует пространство, задаёт композицию и определяет эмоциональное восприятие сцены.
Красный закат, 1905-1908
В основе проекта лежит попытка рассмотреть живопись не как набор визуальных признаков, а как систему — совокупность принципов, которые можно формализовать и воспроизвести с помощью алгоритма. Для обучения использовалась технология DreamBooth + LoRA на базе Stable Diffusion XL.
Эльбрус вечером / Эффект заката
«Художник тот, кто умеет на плоском холсте создать иллюзию пространства» — Архип Куинджи
Итоговые изображения
Итоговая серия изображений представляет собой пейзажи без привязки к конкретной географии, с насыщенной цветовой палитрой и усиленным контрастом света и тьмы. Композиции выстроены вокруг цветовых акцентов, где свет выступает главным центром притяжения.
Оценка процесса
Нейросети удалось хорошо передать ключевые особенности живописи Куинджи: насыщенную контрастную палитру, эффект свечения, общее атмосферное настроение, дымку и графичность форм. Также сохранилась типичная тематика — пейзажи с минимальным присутствием человека.
Изначально модель местами уходила в излишнюю детализацию и реализм, хуже справляясь с обобщением пространства. Однако после доработки промптов с акцентом на масляные мазки и живописность, удалось усилить декоративность и снизить фотореализм. В результате последняя серия получилась наиболее близкой к работам Куинджи: с ярким, насыщенным светом, выразительными линиями.
В качестве исходного материала я собрала датасет с 80 работами этого художника, где все картины приведены к квадратному формату 1:1. Изображения отбирались вручную, работы, в которых наиболее явно проявляется его характерный приём — локализованный источник света, контрастное окружение и минималистичная композиция. Обучение модели направлено на выявление устойчивых закономерностей: распределения световых масс, цветовых переходов и соотношения пустоты и формы.
Датасет из 80 картин Куинджи
После загрузки датасета через облачное хранилище, каждое изображение автоматически получает текстовую подпись с помощью модели BLIP, которая описывает содержимое картинки, и к описанию спереди добавляется подпись «in the style of Kuindzhi».
Основной этап обучения проходил с использованием базовой модели, подключенной через Hugging Face. Обученные веса были сохранены в репозитории на Hugging Face, а финальная серия изображений была получена путем генерации по текстовым промптам, сочетающим эстетику художника с описанием пейзажа, которые затем загружались в zip папку.
Описание применения генеративной модели
Stable Diffusion (базовая модель через Google Colab) основной инструмент для обучения на подготовленном датасете и последующей генерации серии в стиле Куинджи.
Hugging Face (Инфраструктура) платформа использовалась как хостинг для базовых моделей и хранения обученных весов (LoRA/Checkpoint).
ChatGPT помощь с адаптацией программного кода под задачи проекта и составлением текстового описания для лонгрида.
