Нейросеть была обучена на моих личных фотографиях, снятых на плёнку. Для меня плёночная фотография — это способ фиксации опыта: она требует времени, не допускает мгновенной проверки и пересъёмки, и потому связана с доверием к изображению как к следу реального события
фотографии, использованные для обучения нейросети
В этом проекте я использую ту же визуальную систему: зерно, цвет, ошибки экспозиции, для создания изображений мест, в которых я никогда не была. Эти фотографии выглядят как документальные, однако за ними не стоит никакого пережитого опыта. Таким образом, я конструирую ложные воспоминания, которые визуально неотличимы от настоящих. Если фотография традиционно воспринимается как доказательство присутствия, то здесь она, напротив, фиксирует отсутствие — опыт, которого не было, но который начинает ощущаться как собственный. Эти изображения вызывают ностальгию по не случившемуся и ощущение: «А был ли я здесь когда-то?»
Написание кода
Обучение нейросети и генерация изображений происходили на основе модели Stable Diffusion. Исходный код был переписан под мой загруженный датасет из фотографий. Для начала с моего компьютера я загрузила фотографии в пространство Google Colab
Затем был создан DreamBooth «trainimages» и обучена модель LoRA. Обучение проводилось с разрешением 512×512 пикселей, размером батча 2, накоплением градиента 3 шага и с максимумом в 400 шагов
После обучения модель была отправлена в мой аккаунт на HuggingFace, дальнейшая генерация происходила в Google Colab на основе обученной модели
Генерации
Кадры, согласно моей концепции, должны быть тихими, недосказанными, без явных кульминаций. Для этого я использую размытия, пересветы, изображаю несуществующую реальность искажённой, будто во сне
итоговая серия генераций
После генерации изображений мне захотелось посмотреть, как их можно использовать на практике. Я решила создать несколько носителей для туристического бренда на основе сформированного визуального стиля. Это позволяет наглядно увидеть применение моей нейросетевой модели и созданных картинок в реальных объектах дизайна
