В этом проекте я решила проверить, сможет ли нейросеть передать атмосферу моих плёночных фотографий с Камчатки
фотографии, использованные для обучения нейросети
Меня интересовало не просто воспроизведение пейзажа, а именно ощущение плёнки: зернистость, чуть размытые края, выцветшие холодные цвета, мягкий контрас, было интересно сможет ли он воспроизвести всё то, что делает плёночную фотографию живой и несовершенной
фотографии, использованные для обучения нейросети
фотографии, использованные для обучения нейросети
Написание кода
Я взяла шаблонный ноутбук из курса и обучала на своём датасете Stable Diffusion XL через DreamBooth LoRA. Работала в Google Colab: загрузила плёночные фотографии с Камчатки, подготовила их для обучения, сгенерировала подписи через BLIP и запустила fine-tuning модели
После обучения я начала проверять, насколько хорошо модель держит атмосферу на разных сюжетах. Меняла сцены и объекты, но сохраняла стилевой маркер в промптах
Использую BLIP для автоматической генерации подписей к фотографиям. Добавляем токен KAMFILM как префикс, благодаря ему нейросеть учится связывать этот токен со стилем плёночной Камчатки
Очень круто получилось передать атмосферу природы: туман, вулканы, тёмный пляж, ощущение дикого и бесконечного пространства Камчатки. Мне кажется всё это модель уловила и воспроизвела убедительно
итоговая генерация
итоговая генерация
Как оказалось плёночный эффект повторить всё равно оказалось непросто. Зернистость, лёгкая размытость и та самая живость плёнки, которую так сложно описать словами, нейросети давалась с трудом. Сгенерированные кадры выглядят чуть более аккуратными и цифровыми, чем хотелось бы
итоговая генерация
итоговая генерация
итоговая серия генераций
итоговая серия генераций
итоговая серия генераций
Вывод
Для меня этот проект был не про одну красивую картинку, а про попытку обучить нейросеть целому визуальному вайбу — атмосфере плёночной Камчатки. По итогу оказалось, что модель действительно может довольно уверенно держать эту эстетику и собирать новые сцены в узнаваемом стиле
Мне было важно, что она не просто повторяет отдельные пейзажи из датасета, а работает на уровне света, палитры, фактуры и общего ощущения сцены. Именно поэтому результат получился для меня убедительным
